我有一个数据框,我应用了以下功能,但我不确定到底发生了什么
def fit(data):
global p, z, y
y = data.values
x = np.arange(0, len(y)) + 1
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)
print(y)
print(z)
print(p)
return p(x)
作为提取,变量具有以下值:
y = [0.45054945 0.77391829 0.93503301 0.95208799 0.97273485 0.9763856
0.98 0.99297733 0.99444444 0.99565217 0.99589071 0.99745743
0.99819519]
z = [0.02658079 0.73819032]
p = 0.02658 x + 0.7382
据此,我了解到数据是在长列表中获取的,并且拟合了一条线。我不明白的部分是[0.02658079 0.73819032]. 这些价值观从何而来?
我看过这个https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.polyfit.html但我错过了一些[0.02658079 0.73819032]来自哪里的东西。
任何帮助将不胜感激,干杯。
沙