python - 为什么我使用 matplotlib 的曲线拟合图看起来很模糊？

Question

我正在尝试使用 polyfit 函数进行曲线拟合。噪声数据是使用三阶多项式生成的，并且在调用 polyfit 函数时使用三阶。但结果图中没有任何曲线元素：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

noise_scale = 100
number_of_samples = 100
x = 25*(np.random.rand(number_of_samples,1)-0.8)
y = 5*x+20*x**2+1*x**3 + noise_scale*np.random.randn(number_of_samples,1)
xs = x.flatten()
ys = y.flatten()

p3 = np.poly1d(np.polyfit(xs, ys, 3))
plt.plot(xs,ys,'b.',xs, p3(xs),'r--')

我想知道这里做错了什么。

谢谢

标签： pythonnumpymatplotlib

Answer 1

plt.plot()按照坐标出现在xs和ys数组中的顺序绘制点，并通过直线段连接连续的点。由于xs数组中的数字是随机顺序的，这些直线段随着值的xs增加和减少来回曲折。为了得到多项式函数的图，数组xs需要从最小值到最大值进行排序。需要对数组ys进行相应的排序，以便点的 y 坐标仍然对应于它们关联的 x 坐标。这可以按如下方式完成：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

noise_scale = 100
number_of_samples = 100
x = 25*(np.random.rand(number_of_samples,1)-0.8)
y = 5*x+20*x**2+1*x**3 + noise_scale*np.random.randn(number_of_samples,1)
xs = x.flatten()
ys = y.flatten()

# sort coordinates
s = np.argsort(xs)
xs = xs[s]
ys = ys[s]

p3 = np.poly1d(np.polyfit(xs, ys, 3))
plt.plot(xs,ys,'b.',xs, p3(xs),'r--')

这给出了：