求める関数の誤差を求める
usage:
f: 誤差を求める関数
x: fと比較するデータの1カラム目
y: fと比較するデータの2カラム目
"""
return sp.sum(f(x) - y ** 2)
def get_1d_approx_func(self, x, y, dim=1):
"""
データ(x, y)の近似関数を算出する。
x: fと比較するデータの1カラム目
y: fと比較するデータの2カラム目
"""
fp1, residuals, rank, sv, rcond = sp.polyfit(x, y, dim, full=True)
return sp.poly1d(fp1)
if __name__ == '__main__':
analize = Analize()
(x, y) = analize.get_data_from_csv(DIRNAME + "/number_data.txt")
model = Model()
f = model.get_1d_approx_func(x, y)
analize.show_graph(x, y, f)
if __name__ == '__main__':
"""
color memo:
b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white
"""
analize = Analize()
(x, y) = analize.get_data_from_csv(DIRNAME + "/web_traffic.tsv",
delimiter="\t")
model = Model()
f = model.get_approx_func(x, y, dim=1)
g = model.get_approx_func(x, y, dim=2)
h = model.get_approx_func(x, y, dim=10)
funcs = [
{
'func': f,
'color': "r",
'legend': "f dim: 1"
},
{
if __name__ == '__main__':
"""
color memo:
b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white
"""
analize = Analize()
(x, y) = analize.get_data_from_csv(DIRNAME + "/web_traffic.tsv", delimiter="\t")
model = Model()
f = model.get_approx_func(x, y, dim=1)
g = model.get_approx_func(x, y, dim=2)
h = model.get_approx_func(x, y, dim=10)
funcs = [
{'func': f, 'color': "r", 'legend': "f dim: 1"},
{'func': g, 'color': "g", 'legend': "g dim: 2"},
{'func': h, 'color': "y", 'legend': "h dim: 10"},
]
analize.show_graph(x, y, funcs)