Python：如何使用 3 arrays x[]、y[]、z[] 在 3D 中应用 polyfit 功能

Question

我有这 3 个 arrays 和我的数据：

X=np.array(x)
Y=np.array(y)
Z=np.array(z)

我知道如何 plot 我的观点，以及如何在 2D 中应用 polyfit。 如何从 3D 中的数据中获取 polyfit 系数？ 我可以 plot 我的 3D 拟合曲线吗？

Answer 1

我不确定是否可以使用np.polyfit() ，但我在这里找到了可以帮助的参考。 它实现如下查找系数：

import numpy as np

# note I have changed the capital to lowercase since the rest of the code is that way
x=np.array(x)
y=np.array(y)
z=np.array(z)

degree = 3

# Set up the canonical least squares form
Ax = np.vander(x, degree)
Ay = np.vander(y, degree)
A = np.hstack((Ax, Ay))

# Solve for a least squares estimate
(coeffs, residuals, rank, sing_vals) = np.linalg.lstsq(A, z)

# Extract coefficients and create polynomials in x and y
xcoeffs = coeffs[0:degree]
ycoeffs = coeffs[degree:2 * degree]

fx = np.poly1d(xcoeffs)
fy = np.poly1d(ycoeffs)

我希望您正在寻找的，关于计算的进一步扩展在上面的链接中。