Page 158 - 6734

x[0] і x[1]
return a + b*x[0] + c*x[1]

# експериментальні дані:
x =
np.array([[0,1,2,0,1,2,0,1,2,],[0,0,0,1,1,1,2,2,2]])
# x0,x1
y = np.array([0,1,2,1,2,3,2,3,7]) # y
#y = np.array([0,1,2,1,2,3,2,3,4]) # спробуйте також
popt, pcov = curve_fit(f, x, y) # апроксимувати
нелінійним МНК
print popt # знайдені значення параметрів a, b, c

# рисуємо тривимірні графіки
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d # для
рисування 3D графіків
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure() # створити фігуру
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # додати
3D графік
# змінити форму масивів:
#
x0,x1=np.meshgrid(np.array([0,1,2]),np.array([0,1,2])
)
# або так:
x0=x[0].reshape((3,3)) # [[0 1 2],[0 1 2],[0 1 2]]
x1=x[1].reshape((3,3)) # [[0 0 0],[1 1 1],[2 2 2]]
y=y.reshape((3,3)) # [[0 1 2],[1 2 3],[2 3 7]]
print "R2=", r2_score(y, f((x0,x1),*popt)) #
коефіцієнт детермінації (R-квадрат)
ax.scatter(x0, x1, y) # показати емпіричні точки
xx0, xx1 = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 10),
np.linspace(0, 2, 10))
yy=f((xx0,xx1),*popt) # апроксимовані значення
ax.plot_wireframe(xx0, xx1, yy, rstride=1, cstride=1)
157