NumPyのpolyfit関数
NumPyのpolyfit
関数は、与えられたデータに対して最小二乗法を用いて多項式をフィット(適合)させるための関数です。この関数は、データのx座標とy座標、そしてフィットさせたい多項式の次数を引数として受け取ります。
使用方法
以下に、NumPyのpolyfit
関数を用いてデータに多項式をフィットさせる基本的なコードを示します。
import numpy as np
# x座標とy座標のデータ
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1])
# データに3次の多項式をフィットさせる
p = np.polyfit(x, y, 3)
print(p)
このコードを実行すると、polyfit
関数はフィットした多項式の係数を最高次の項から順に返します。
注意点
polyfit
関数は、新しい多項式APIが導入されたNumPy 1.4以降、古い多項式APIの一部として位置づけられています。新しいコードでは、より数値的に安定したPolynomial.fit
クラスメソッドの使用が推奨されています。
以上がPythonとNumPyを用いた多項式フィッティングの基本的な知識となります。この知識を活かして、データ分析やマシンラーニングのタスクに挑戦してみてください。.