Python Numpy np.lagfit()方法

在np.lagfit()方法的帮助下，我们可以通过使用np.lagfit()方法得到给定数据的拉格列的最小二乘拟合。

语法: np.lagfit(x, y, deg)
返回：返回拉格尔系列与数据的最小二乘法拟合。

例子#1 :
在这个例子中，我们可以看到，通过使用np.lagfit()方法，我们能够得到给定数据的laguerre序列的最小二乘拟合。

# import numpy and lagfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.laguerre import lagfit
  
x, y = [1, 2], [3, 4]
deg = 2
  
# import np.lagfit() method
gfg = lagfit(x, y, deg)
  
print(gfg)

输出 :

[2.125 -0.125 -1.75]

例子#2 :

# import numpy and lagfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.laguerre import lagfit
  
x, y = [1, 2, 3], [3, 4, 5]
deg = 3
  
# import np.lagfit() method
gfg = lagfit(x, y, deg)
  
print(gfg)

输出 :

[3.06722689 -0.66386555 -0.40336134 0.40336134]