Python 中的函数拟合

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)

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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。

运行结果：

Python如何画函数的曲线

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

x=np.arange(0,5,0.1);

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()

python之KS曲线

# 自定义绘制ks曲线的函数

def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag):

# 对y_test,y_score重新设置索引

y_test.index = np.arange(len(y_test))

#y_score.index = np.arange(len(y_score))

# 构建目标数据集

target_data = pd.DataFrame({'y_test':y_test, 'y_score':y_score})

# 按y_score降序排列

target_data.sort_values(by = 'y_score', ascending = False, inplace = True)

# 自定义分位点

cuts = np.arange(0.1,1,0.1)

# 计算各分位点对应的Score值

index = len(target_data.y_score)*cuts

scores = target_data.y_score.iloc[index.astype('int')]

# 根据不同的Score值，计算Sensitivity和Specificity

Sensitivity = []

Specificity = []

for score in scores:

    # 正例覆盖样本数量与实际正例样本量

    positive_recall = target_data.loc[(target_data.y_test == positive_flag) (target_data.y_scorescore),:].shape[0]

    positive = sum(target_data.y_test == positive_flag)

    # 负例覆盖样本数量与实际负例样本量

    negative_recall = target_data.loc[(target_data.y_test != positive_flag) (target_data.y_score=score),:].shape[0]

    negative = sum(target_data.y_test != positive_flag)

    Sensitivity.append(positive_recall/positive)

    Specificity.append(negative_recall/negative)

# 构建绘图数据

plot_data = pd.DataFrame({'cuts':cuts,'y1':1-np.array(Specificity),'y2':np.array(Sensitivity),

                          'ks':np.array(Sensitivity)-(1-np.array(Specificity))})

# 寻找Sensitivity和1-Specificity之差的最大值索引

max_ks_index = np.argmax(plot_data.ks)

plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y1.tolist()+[1], label = '1-Specificity')

plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y2.tolist()+[1], label = 'Sensitivity')

# 添加参考线

plt.vlines(plot_data.cuts[max_ks_index], ymin = plot_data.y1[max_ks_index],

          ymax = plot_data.y2[max_ks_index], linestyles = '--')

# 添加文本信息

plt.text(x = plot_data.cuts[max_ks_index]+0.01,

        y = plot_data.y1[max_ks_index]+plot_data.ks[max_ks_index]/2,

        s = 'KS= %.2f' %plot_data.ks[max_ks_index])

# 显示图例

plt.legend()

# 显示图形

plt.show()

# 调用自定义函数，绘制K-S曲线

plot_ks(y_test = y_test, y_score = y_score, positive_flag = 1)

python中提供的数据类型转换函数有哪些,作用是什么?

作用就是把合理的数据转换为需要的类型。int()整数，float()浮点数，str()字符串，list()列表，tuple()元组，set()集合……

比如a='12'这个是字符串类型，用int函数a=int(a)这时变量a就是整型，字符串'12'变为了整数12。Python没有变量声明的要求，变量的属性在赋值时确定，这样变量的类型就很灵活。

有一种题目判断一个整数是否回文数，用字符串来处理就很简单

a=1234321#整数

if str(a)==str(a)[::-1]:#借助字符串反转比较就可以确定是否回文数。

还比如元组b=(1,3,2,4)，元组是不可以更新删除排序成员的，但是列表是可以的，通过列表函数进行转换来实现元组的更新删除和排序。

b=(1,3,2,4)

b=list(b)

b.sort()

b=tuple(b)

这时得到的元组b就是一个升序的元组(1,2,3,4)

再比如你要输入创建整数列表或者整数元组基本上写法相同，就是用对应的函数来最后处理。

ls=list(map(int,input().split()))#这个就是列表

tup=tuple(map(int,input().split()))#这个就是元组

再比如有个叫集合的，集合有唯一性，可以方便用来去重。

ls=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]

ls=list(set(ls))#通过set()去重后，现在的ls里就是[1,2,3]去重后的列表。

python有没有将图像变成函数的方法

有

当然有,这就是Python函数图像工具(EXE)。 本程序运用Python中最令人喜爱的数据处理工具numpy和超强的图像库matplotlib,实现13种不同类别函数的分类图像整理,展示图像均可以保存为图片的形式,具备拖动、放大等功能

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