Python Numpy np.hermefit()用法及代码示例

借助np.hermefit()方法，我们可以通过使用获得hermite系列的最小二乘拟合np.hermefit()方法。

用法： np.hermefit(x, y, deg)

返回：Return the least square fit of given data.

范例1：
在这个例子中，我们可以通过使用np.hermefit()方法，我们可以使用此方法获得Hermite系列的最小二乘拟合。

# import numpy and hermefit 
import numpy as np 
from numpy.polynomial.hermite_e import hermefit 
  
x = np.array([1, 2, 3, 4]) 
y = np.array([-1, -2, -3, -4]) 
deg = 3
# using np.hermefit() method 
gfg = hermefit(x, y, deg) 
  
print(gfg)

输出：

[6.52513495e-15 -1.00000000e+00 3.34430164e-15 -4.02985428e-16]

范例2：

# import numpy and hermefit 
import numpy as np 
from numpy.polynomial.hermite_e import hermefit 
  
x = np.array([11, 22, 33, 44]) 
y = np.array([1, 2, 3, 4]) 
deg = 2
# using np.hermefit() method 
gfg = hermefit(x, y, deg) 
  
print(gfg)

输出：

[-1.00370716e-15 9.09090909e-02 -5.85610278e-19]

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注：本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 Python | Numpy np.hermefit() method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。