python拟合对数函数 python 指数函数拟合

python中使用半对数坐标时怎样进行直线拟合？

半对数坐标系一个轴是分度均匀的普通坐标轴，另一个轴是分度不均匀的对数坐标轴。

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数据跟坐标轴没有任何关系，坐标轴只是为了展现数据关系，而不是改变数据关系

Python数据拟合需要用第三方包，

python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线，当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。

可以百度一下

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)

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：

在python中有内置的求对数的函数。

log()方法返回x的自然对数，对于x0。

语法

以下是log()方法的语法：

#!/usr/bin/python

import math # This will import math module

print "math.log(100.12) : ", math.log(100.12)

print "math.log(100.72) : ", math.log(100.72)

print "math.log(119L) : ", math.log(119L)

print "math.log(math.pi) : ", math.log(math.pi)

当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：

math.log(100.12) : 4.60636946656

math.log(100.72) : 4.61234438974

math.log(119L) : 4.77912349311

math.log(math.pi) : 1.14472988585

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