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Python 实现绘制拟合曲线及添加特定点标记的方法

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简介:
本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言进行数据可视化,包括绘制数据的拟合曲线以及在图中标记特定的数据点。通过结合matplotlib和numpy库的功能,读者可以学会有效地展示数据趋势,并突出显示重要观察值,适用于数据分析与科学计算领域。 本段落主要介绍了如何使用Python绘制拟合曲线并添加指定点标识的方法,并通过详细的示例代码进行了讲解。内容对学习或工作中需要此功能的读者具有一定的参考价值。希望有需求的朋友可以通过这篇文章学到所需的知识和技术。

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客服
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  • Python 线
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言进行数据可视化,包括绘制数据的拟合曲线以及在图中标记特定的数据点。通过结合matplotlib和numpy库的功能,读者可以学会有效地展示数据趋势,并突出显示重要观察值,适用于数据分析与科学计算领域。 本段落主要介绍了如何使用Python绘制拟合曲线并添加指定点标识的方法,并通过详细的示例代码进行了讲解。内容对学习或工作中需要此功能的读者具有一定的参考价值。希望有需求的朋友可以通过这篇文章学到所需的知识和技术。
  • Python中KS线
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    本文档介绍了如何使用Python编程语言绘制K-S(Kolmogorov-Smirnov)统计分析中的关键图形——KS曲线。通过详细的步骤和代码示例,帮助读者掌握基于Python进行KS测试可视化的方法和技术。 本段落主要介绍了使用Python绘制KS曲线的方法,并分享了相关的实现细节。希望读者能够通过这篇文章有所收获,欢迎大家一起探讨学习。
  • Python Matplotlib线
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    本教程详细介绍了使用Python中的Matplotlib库进行数据可视化时如何绘制直线拟合图。通过实例讲解了线性回归的基本概念及其实现步骤,帮助读者掌握直线拟合方法。 本段落主要介绍了如何使用Python的matplotlib库来拟合直线,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对于学习或工作中需要进行数据可视化的人来说具有参考价值。有兴趣的朋友可以查阅相关资料进一步了解。
  • 基于PLC自由线
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    本研究提出了一种基于PLC的自由曲线拟合绘制算法,实现了复杂图形的精确控制与高效处理,适用于工业自动化领域的图形生成需求。 ### 基于PLC的自由曲线绘制拟合算法实现 #### 一、引言 随着工业自动化领域的不断发展,可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,简称PLC)因其在控制性能、组态灵活性以及硬件成本方面的显著优势,在诸多工业应用场景中占据了极其重要的地位。尤其是在数控机床的设计与制造过程中,为了进一步提升加工精度,对于高精度定位控制的需求变得尤为突出。本段落介绍了一种基于PLC实现自由曲线绘制的技术方案,该方案不仅简单易行,而且能够有效地解决自由曲线运动控制中的关键技术难题。 #### 二、实现方案概述 自由曲线绘制的关键在于如何将连续的自由曲线转换为PLC能够理解并执行的一系列直线段与圆弧指令。具体实现步骤包括: 1. **关键点采样**:首先对自由曲线上的关键点进行采样,获取一系列有序的点集。 2. **曲线拟合**:根据这些有序点集之间的几何关系,采用特定的拟合算法计算出相应的直线段与圆弧指令。 3. **指令执行**:通过PLC控制双轴平台(通常包含两个伺服电机),使双轴平台按照指令进行运动,最终绘制出所需的自由曲线。 #### 三、拟合算法详解 拟合算法的核心在于将采样得到的有序点集转换为PLC可执行的指令序列。这一过程涉及到了解点集间的几何关系,并据此决定每一段应被拟合成直线段还是圆弧。 - **直线关系**:当三点构成的角度大于某个阈值时,认为这三点可近似为一条直线上的三个点,此时中间点被舍弃。 - **圆弧关系**:当三点构成的角度介于某个特定区间内时,认为这三点可近似为同一圆弧上的三个点。 - **折角关系**:当三点构成的角度小于特定阈值时,认为这三点构成一个折角。 针对不同情况下的点集关系,拟合算法提供了以下几种处理方式: 1. **连续直线段**:当当前三点和后续三点均呈现直线关系时,舍弃中间点。 2. **直线转圆弧**:当当前三点呈直线关系而后续三点呈圆弧关系时,输出从起点到当前点的直线指令。 3. **直线转折角**:当当前三点呈直线关系而后续三点呈折角关系时,同样输出从起点到当前点的直线指令。 4. **圆弧转直线**:当当前三点呈圆弧关系而后续三点呈直线关系时,输出从起点到当前点的圆弧指令。 5. **圆弧转折角**:当当前三点呈圆弧关系而后续三点呈折角关系时,输出从起点到当前点的圆弧指令。 6. **连续圆弧**:当当前三点和后续三点均呈圆弧关系时,如果后续点位于同一圆弧上,则舍弃当前点;否则,输出从起点到当前点的圆弧指令。 7. **折角转直线**:当当前三点呈折角关系而后续三点呈直线关系时,输出从起点到当前点的直线指令。 8. **折角转圆弧**:当当前三点呈折角关系而后续三点呈圆弧关系时,输出从起点到当前点的直线指令。 9. **连续折角**:当当前三点和后续三点均呈折角关系时,输出从起点到当前点的直线指令及从当前点到下一个点的直线指令。 #### 四、系统设计 整个系统的实现依赖于硬件设备与软件程序的紧密配合。具体而言,系统架构如下: 1. **输入机构**:触摸屏作为用户与系统的交互界面,用于接收用户输入的曲线图样。 2. **控制机构**:PLC(如Q02HCPU和Q172CPUN)负责处理输入信息,运行拟合算法,并向执行机构发送指令。 3. **执行机构**:两台伺服电机及其配套的伺服放大器构成执行机构,负责按照PLC发送的指令精确地移动双轴平台。 4. **显示输出机构**:触摸屏还承担着输出结果显示的任务,以便用户实时监控绘制过程。 #### 五、结论 本段落提出了一种基于PLC实现自由曲线绘制的技术方案,通过将复杂的自由曲线分解为简单的直线段和圆弧,利用PLC的强大控制能力,实现了对双轴平台的精确控制。这种方法不仅简单高效,而且具有很好的实用性和扩展性,为工业自动化领域的自由曲线绘制提供了一种新的解决方案。
  • 对数据进行图并对应正态分布线
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    本教程详细讲解了如何使用Python进行数据分析和可视化,包括利用matplotlib和scipy库对数据集绘制直方图,并在其上叠加正态分布拟合曲线,展示数据的分布特征。 数据拟合是指将一组数据绘制成直方图,并在同一幅图中绘制出相应的正态分布拟合曲线。
  • Python线线
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    本教程介绍如何使用Python进行数据分析时执行线性及非线性拟合。通过实际代码示例,帮助读者掌握运用numpy和scipy库进行数据拟合的方法。 使用Python进行线性拟合和曲线拟合,包括多项式函数和幂指数函数等类型的曲线拟合。可以导入Excel数据,并计算相关系数、可决系数和均方误差,同时对结果进行可视化展示。
  • 解析使用Python为直线两种
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    本文详细介绍了利用Python编程语言实现对直方图数据进行概率密度函数拟合的两种方法,帮助读者更好地理解和应用统计分析技术。 直方图是一种展示数据分组分布状态的图形工具。它通过矩形的宽度和高度来表示频数分布情况,使得用户能够直观地了解数据的整体形状、中心位置以及离散程度等信息。 在Python中,我们通常使用matplotlib库中的hist函数来绘制直方图。若想为该图表添加拟合曲线(即密度函数曲线),可以采用以下两种方法: 第一种方式是利用matplotlib的mlab模块。尽管mlab主要用于生成3D图形并提供出色的立体效果,但在此处我们可以将其用于突破传统二维平面限制,在此基础上额外绘制一条曲线。 以鸢尾花iris数据集为例进行说明: ```python import numpy as np ``` 需要注意的是以上代码片段仅展示了导入numpy库的部分内容。
  • 基于三次线测坐探讨
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    本文深入研究并提出了一种基于三次曲线对实测坐标点进行有效拟合的方法,旨在提高数据模型精度与实用性。通过详细分析和实例验证,展示了该方法在处理复杂数据集时的优势及应用前景。 ### 用三次曲线拟合实测坐标点的一般方法 #### 概述 在工业生产和数控加工领域,处理非圆曲线是一项常见的任务。这类曲线可以通过给出具体的数学方程或者一系列实测坐标点来定义。当只有坐标点而无具体方程时,就需要采用曲线拟合技术来近似这条曲线。本段落将详细介绍如何使用三次曲线来拟合实测坐标点,并通过具体实例展示整个过程。 #### 三次曲线拟合的重要性 三次曲线因其具有较高的拟合精度和良好的连续性特性,被广泛应用于工程设计和制造过程中。相较于其他类型的曲线(如圆弧),三次曲线能够更好地逼近复杂的曲线形状,并且能够确保曲线的二阶导数连续,这对于保证加工质量和效率至关重要。此外,通过三次曲线拟合还可以方便地分析曲线的性质,如极值点、拐点和曲率变化等。 #### 拟合步骤详解 ##### 1. 数据准备与预处理 需要收集一组实测坐标点作为拟合的基础。这些数据点可能来源于实物测量或数字模型。在进行拟合之前,应对数据进行初步分析,剔除可能存在的坏点。所谓坏点是指由于测量误差或记录错误等原因导致的异常数据点。识别和剔除这些坏点对于提高拟合结果的准确性至关重要。 **剔除坏点的方法**: - **视觉检查**:通过观察数据点分布,识别明显偏离趋势的点。 - **一阶和二阶导数分析**:利用Excel或其他工具计算数据点的一阶和二阶导数,观察是否存在显著异常。 ##### 2. 确定拟合曲线 三次曲线的一般形式为: \[ y = ax^3 + bx^2 + cx + d \] 其中\(a\)、\(b\)、\(c\)、\(d\)为待求的系数。为了确定这些系数,通常选取四个数据点作为拟合基准点。 **选取基准点的原则**: - 两端各选一个点以确保曲线两端的行为符合预期。 - 中间部分均匀选取一个或两个点以增加曲线的稳定性。 ##### 3. 建立并求解方程组 选取基准点后,将这些点的坐标代入三次曲线方程中,得到一个包含未知系数的方程组。这个方程组可以表示为增广矩阵的形式,并使用线性代数的方法求解。 **建立增广矩阵**: 假设选取的四个基准点为\((x_1,y_1)\)、\((x_2,y_2)\)、\((x_3,y_3)\)和\((x_4,y_4)\),则对应的增广矩阵为: \[ \begin{bmatrix} x_1^3 & x_1^2 & x_1 & 1 \\ x_2^3 & x_2^2 & x_2 & 1 \\ x_3^3 & x_3^2 & x_3 & 1 \\ x_4^3 & x_4^2 & x_4 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} a \\ b \\ c \\ d \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \\ y_4 \end{bmatrix} \] **求解系数**: 使用线性代数中的高斯消元法或矩阵求逆等方法求解上述方程组,得到未知系数\(a\)、\(b\)、\(c\)和\(d\)的值。 ##### 4. 分析拟合结果 得到了三次曲线的具体形式后,可以进一步分析其几何性质。例如: - **极值点**:通过对曲线的一阶导数求解,可以确定曲线的极值点。 - **拐点**:通过对曲线的二阶导数求解,可以确定曲线的拐点。 - **曲率变化**:通过计算曲率半径的变化,可以了解曲线的弯曲程度。 #### 实际应用案例 以给定的部分内容为例,假设有一组实测坐标点如表所示: | 序号 | X坐标 | Y坐标 | |------|-------|-------| | 1 | 0 | -3 | | 2 | 1 | -0.5 | | ... | ... | ... | | n | 3.5 | 1.5 | 按照上述步骤进行数据预处理和剔除坏点,选取四个关键点进行拟合。例如,选取第1、3、6、10个点作为基准点。通过建立并求解相应的增广矩阵,最终确定三次曲线的系数。 #### 结
  • 基于反演控NURBS线
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    本研究提出了一种基于反演控制点技术的NURBS(非均匀有理B样条)曲线拟合新方法,能有效提升复杂几何形状的建模精度与效率。 已知插值点,反求控制点来拟合NURBS曲线。interpolate是Nurbs曲线拟合,conn_interpolate实现曲线顺接还未完成,程序主体基于b样条拟合,在此基础上进行修改和完善。
  • QML中坐线
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    本文介绍了在QML环境中如何创建和操作坐标轴,并详细讲解了如何向该坐标系中添加曲线图。 在QML中显示坐标轴,并能够动态添加曲线。