Fișier:Linear least squares example2.svg
Sari la navigare
Sari la căutare
Mărimea acestei previzualizări PNG a acestui fișier SVG: 279 × 274 pixeli. Alte rezoluții: 244 × 240 pixeli | 489 × 480 pixeli | 782 × 768 pixeli | 1.043 × 1.024 pixeli | 2.085 × 2.048 pixeli.
Fișier original (Fișier SVG, cu dimensiunea nominală de 279 × 274 pixeli, mărime fișier: 50 KB)
Descriere fișier
| Descriere |
English: Illustration of least squares fitting. The data (red dots) are at co-ordinates (1,6), (2,5), (3,7) and (4,10). A linear approximation is obtained using least-squares estimation (blue line). Created using python. |
| Dată | |
| Sursă | Operă proprie |
| Autor | Krishnavedala |
| Alte versiuni |
File:Linear_least_squares_example2.png Creații derivate din acest fișier: |
W3C-validity not checked.Source Code
|
|---|
from matplotlib.pyplot import *
from numpy import *
from mpl_toolkits.axisartist import *
x,y = [1.,2.,3.,4.], [6., 5., 7., 10.]
A = vstack([x, ones(len(x))]).T
b2,b1 = linalg.lstsq(A,y)[0]
x2 = arange(0,5,0.1)
y2 = lambda xx: b1+b2*xx
fig = figure(figsize=(3,3))
ax = Subplot(fig,"111",axisbg='none')
fig.add_subplot(ax)
ax.axis["right"].set_visible(False)
ax.axis["top"].set_visible(False)
ax.plot(x,y,'ro',label="Data")
ax.plot(x2,y2(x2),label="curve fit",lw=2)
ymin, ymax = [], []
for i in range(len(x)):
yy = y2(x[i])
if yy >= y[i]:
ymin, ymax = append(ymin,y[i]), append(ymax,yy)
else:
ymin, ymax = append(ymax,yy), append(ymin,y[i])
ax.vlines(x,ymin, ymax,color='g',linestyles='solid',lw=1.5)
ax.set_ylabel("y",fontsize=12)
ax.set_xlabel("x",fontsize=12)
ax.grid(True)
ax.minorticks_on()
ax.set_xlim(0,5)
ax.set_ylim(4,10.5)
ax.legend(frameon=True, handletextpad=0,loc='upper left',\
labelspacing=.05)
setp(ax.get_legend().get_texts(),fontsize=12)
fig.savefig("Linear_least_squares_example2.svg",bbox_inches="tight",\
pad_inches=.15)
|
Licențiere
Eu, deținătorul drepturilor de autor ale acestei opere, prin prezenta îmi public lucrarea sub următoarele licențe:
Acest fișier a fost eliberat sub licența Creative Commons Atribuire și distribuire în condiții identice 3.0 Neadaptată.
- Sunteți liber:
- să partajați cu alții – aveți dreptul de a copia, distribui și transmite opera
- să adaptați – aveți dreptul de a adapta opera
- În următoarele condiții:
- atribuind – Trebuie să atribuiți opera corespunzător, introducând o legătură către licență și indicând dacă ați făcut schimbări. Puteți face asta prin orice metodă rezonabilă, dar nu într-un fel care ar sugera faptul că persoana ce a licențiat conținutul v-ar susține sau ar aproba folosirea de către dumneavoastră a operei sale.
- partajând în condiții identice – Dacă modificați, transformați sau creați pe baza acestei opere, trebuie să distribuiți opera rezultată doar sub aceeași licență sau sub o licență similară acesteia.
|
Se permite copierea, distribuirea și/sau modificarea acestui document conform termenilor Documentației de licență liberă GNU, versiunea 1.2 sau orice altă versiune ulterioară publicată de Free Software Foundation, fără părți neschimbabile, texte de pe copertele principale și finale. O copie a acestei licențe este inclusă în secțiunea numită Documentația de licență liberă GNU. |
Puteți alege licența pe care o doriți.
Istoricul fișierului
Apăsați pe Data și ora pentru a vedea versiunea fișierului trimisă la momentul respectiv.
| Data și ora | Miniatură | Dimensiuni | Utilizator | Comentariu | |
|---|---|---|---|---|---|
| actuală | 10 iunie 2011 04:35 | | 279x274 (50 KB) | wikimediacommons>Krishnavedala | {{Information |Description ={{en|1=Illustration of w:Linear_least_squares_(mathematicsleast squares fitting. The data (red dots) are at co-ordinates (1,6), (2,5), (3,7) and (4,10). A linear approximation is obtained using least-squares estimation |
Utilizarea fișierului
Următoarea pagină folosește acest fișier:
