输入以下代码导入我们用到的函数库.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
y=np.sin(x);
plt.plot(x,y)
采用刚才代码后有可能无法显示下图,然后在输入以下代码就可以了:
plt.show()
很多业务场景中,我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据,以此来预测未来数据的变化趋势.(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法:多项式拟合 和 自定义函数拟合.
通过多项式拟合,我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可.
运行结果:
对于自定义函数拟合,不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合,它可以适用于任意形式的曲线的拟合,只要定义好合适的曲线方程即可.
①.、任意画一个正三角形,并把每一边三等分;
和皮亚诺类似:
①.、曲线任何处不可导,即任何地点都是不平滑的
Kohn曲线是比较典型的分形图形,它具有严格的自相似特性
提问:在有限面积里面,无穷的去选择无穷小的点来组成的封闭曲线.会包围着无穷大的面积吗?
科赫曲线是de Rham曲线的特例.
①给定线段AB,科赫曲线可以由以下步骤生成:
import random
import turtle
def random_color():
random.shuffle(rgbl)
return tuple(rgbl)
def koch(size,n):
if n==0:
? ? turtle.fd(size)
else:
? ? ? ? cc = random_color()
? ? ? ? turtle.left(angle)
def main():
turtle.penup()
turtle.pendown()
turtle.hideturtle()
turtle.done()
main()
效果如图:
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