7.3importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsefromscipy.interpolateimportCubicSpline,interp1dimpor

拟合曲线多项式拟合np.ployfit(x,y,deg)importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=[1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6,6.5,7,7.5,8]y=[33.40,79.50,122.65,159.05,189.15,214.15,238.65,252.2,267.55,280.50,296.65,301.65,310.

CSDN搬家失败，手动导出markdown后再导入博客园在做模板匹配算法过程中，想要通过拟合高斯曲面的方式实现亚像素精度。初始代码如下#创建一个函数模型用来生成数据deffunc1(x,a,b,c,d):r=a*np.exp(-((x[0]-b)**2+(x[1]-d)**2)/(2*c**2))

​        Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。1一元一次方程拟合    需要注意的是我们这里的方程需要我们自己定义好，然后再通过curve_fit

在绘图的标题、坐标轴的文字中用上标或下标$正常文字^上标$ importmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots()ax.set(title=r'Thisisanexpression$e^{\sin(\omega\phi)}$',xlabel='meters$10^1$',ylabel=r'Hertz$(\frac{1}{s})$')plt.sho

importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.optimizeimportcurve_fit#定义函数,单个自变量deffun_exp(X,k):a,x,b=XY=a*np.exp(k*x)+breturnY#读取数据df_test=pd.DataFrame([[300,0,30,300],[3