numpy.polynomial.laguerre.Laguerre.fit

метод

метод класса polynomial.laguerre.Laguerre.fit(x, y, deg, область определения=None, rcond=None, полный=False, w=None, window=None, символ='x')

Метод наименьших квадратов для подгонки к данным.

Возвращает экземпляр ряда, который является наилучшим приближением методом наименьших квадратов к данным y дискретизированный в x. Область определения возвращаемого экземпляра может быть указана, и это часто приводит к лучшему соответствию с меньшей вероятностью плохой обусловленности.

Параметры:

xarray_like, shape (M,)

x-координаты M точек выборки (x[i], y[i]).

yarray_like, shape (M,)

y-координаты M точек выборки (x[i], y[i]).

degцелое число или 1-D array_like

Степень(и) аппроксимирующих полиномов. Если deg является единственным целым числом все члены до и включая deg-й член включены в подгонку. Для версий NumPy >= 1.11.0 вместо этого может использоваться список целых чисел, указывающих степени членов для включения.

область определения{None, [beg, end], []}, опционально

Область определения для возвращаемого ряда. Если None, тогда минимальная область, покрывающая точки x выбирается. Если [] используется домен класса. Значение по умолчанию было доменом класса в NumPy 1.4 и None в более поздних версиях. [] опция была добавлена в numpy 1.5.0.

rcondfloat, опционально

Относительное число обусловленности подгонки. Сингулярные значения меньше этого относительно наибольшего сингулярного значения будут проигнорированы. Значение по умолчанию: len(x)*eps, где eps — это относительная точность типа float, около 2e-16 в большинстве случаев.

полныйbool, необязательно

Переключатель, определяющий характер возвращаемого значения. Когда он равен False (по умолчанию), возвращаются только коэффициенты; когда True, также возвращается диагностическая информация из сингулярного разложения.

warray_like, shape (M,), optional

Веса. Если не None, вес w[i] применяется к не возведённому в квадрат остатку y[i] - y_hat[i] в x[i]. В идеале веса выбираются так, чтобы ошибки произведений w[i]*y[i] все имеют одинаковую дисперсию. При использовании взвешивания по обратной дисперсии используйте w[i] = 1/sigma(y[i]). Значение по умолчанию — None.

window{[beg, end]}, опционально

Окно для использования возвращаемого ряда. Значение по умолчанию - домен класса по умолчанию

символstr, optional

Символ, представляющий независимую переменную. По умолчанию 'x'.

Возвращает:

new_seriesseries

Ряд, представляющий аппроксимацию методом наименьших квадратов к данным и имеющий область определения и окно, указанные в вызове. Если коэффициенты для не масштабированных и не сдвинутых базисных полиномов представляют интерес, выполните new_series.convert().coef.

[resid, rank, sv, rcond]list

Эти значения возвращаются только если full == True

• resid – сумма квадратов остатков метода наименьших квадратов

• ранг – числовой ранг масштабированной матрицы Вандермонда

• sv – сингулярные значения масштабированной матрицы Вандермонда

• rcond – значение rcond.

Для более подробной информации см. linalg.lstsq.