在Python中通過Apple Numbers應用重新創建多項式

Question

我目前正在尋找多項式方程來描述Python中的數據集（具有x和y值的簡單表）。 我需要一個多項式方程式來描述數據集，以便給定數字x，我可以得出它的y值。

如果我將這些數據集輸入到Apple的Numbers應用程序中並將它們繪制在圖形上，我將得到一個非常有用的多項式方程式，該方程式可以非常准確地預測我的y值。 但是，當使用Numpy導出具有相同數據集的多項式方程時，我得到了一個截然不同的多項式方程，該方程做出了非常不准確的預測。 我希望我的Python程序創建與數字應用程序生成的多項式更加接近的多項式方程。

一些細節：

我的x值（x_list）：3.75652173913043、3.77930434782609、3.82608695652174

我的y值（y_list）：0.0872881944444445、0.0872522935779816、0.0858840909090909

我的數字多項式：y = -0.5506x ^ 2 + 4.1549x-7.7508

我來自Numpy的多項式：y = -7.586x ^ 2 + 57.53x-108.7

我如何使用Numpy：多項式= numpy.poly1d（numpy.polyfit（x_list，y_list，deg = 2））

我在Python中的數字四舍五入到小數點后8位，但我認為差異太大了，因此無法解決。

簡而言之，我想知道Numbers如何推導這個多項式與Numpy的關系，以及我如何在不使用Numpy的情況下復制Numbers方法。 （我最終將不得不將程序從Python轉換為Swift。）

Answer 1

我用這段代碼得到的結果是准確的。 也許您可以發布代碼，我們可以提供更多幫助。

% x_list = [3.75652173913043, 3.79130434782609, 3.82608695652174]
% y_list = [0.0872881944444445, 0.0872522935779816, 0.0858840909090909]
% fit = numpy.polyfit(x_list, y_list, deg=2)
% y = numpy.poly1d(fit)
% print y
         2
-0.5506 x + 4.155 x - 7.751