Python LSM.quation_LSM Examples

Example #1

# データをわかりやすい配列に格納(pltに使いやすくしたいから)
data_x = []
data_y = []
for i in data:
    data_x.append(i[0])
    data_y.append(i[1])

# 次数Nを決定
N = 3

print("N=" + str(N))

# LSMで誤差と重みベクトルcoeを計算
error, coe = LSM.LSM(data, int(N + 1))
print("error:" + str(error))
print("coe:" + str(coe[::-1]))

# ここで，このモデルのAICを計算
l = AIC.l_MAX(list(coe[::-1]), data_x, data_y)
print("l=" + str(l) + ",AIC(" + str(N) + ")=" + str(AIC.AIC(l, N + 1)))

# データをプロット
plt.plot(data_x, data_y, "o")

# LSMで得た近似線をプロット
test_x = np.arange(min(data_x), max(data_x), 0.01)
plt.plot(test_x, LSM.quation_LSM(coe, test_x))

plt.grid()
plt.show()

Example #2

plt.plot(data_x, data_y, "o", label="data")


# 次数Nを決定
N = 3

# 次数0からNまで実行
for n in range(N+1) :

    # 実行する次数
    print("N="+str(n))

    # LSMで誤差と重みベクトルcoeを計算
    error, coe = LSM.LSM(data, int(n+1))
    print("error:"+str(error))
    print("coe:"+str(coe[::-1]))

    # ここで，このモデルのAICを計算
    l = AIC.l_MAX(list(coe[::-1]),data_x,data_y)
    AIC_n = AIC.AIC(l,n+1)
    print("l="+str(l)+", AIC("+str(n)+")="+str(AIC_n))

    # LSMで得た近似線をプロット
    test_x = np.arange(min(data_x), max(data_x), 0.01)
    plt.plot(test_x, LSM.quation_LSM(coe, test_x), label="polynomial of degree "+str(n)+", AIC("+str(n)+")="+str(AIC_n))

plt.title("Compare LSM of degree")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

Example #3

# 次数Nを決定
N = 6

# 次数0からNまで実行
for n in range(N + 1):

    # 実行する次数
    print("N=" + str(n))

    # LSMで誤差と重みベクトルcoeを計算
    error, coe = LSM.LSM(data, int(n + 1))
    print("error:" + str(error))
    print("coe:" + str(coe[::-1]))

    # ここで，このモデルのAICを計算
    l = AIC.l_MAX(list(coe[::-1]), data_x, data_y)
    AIC_n = AIC.AIC(l, n + 1)
    print("l=" + str(l) + ", AIC(" + str(n) + ")=" + str(AIC_n))

    # LSMで得た近似線をプロット
    test_x = np.arange(min(data_x), max(data_x), 0.01)
    plt.plot(test_x,
             LSM.quation_LSM(coe, test_x),
             label="polynomial of degree " + str(n) + ", AIC(" + str(n) +
             ")=" + str(AIC_n))

plt.title("Compare LSM of degree")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()