python画图代码的输入数据可以取出来_用Python写了个小程序：最小二乘法、读取文件、作图以及数据输出到文件...

#最小二乘法

import numpy as np

#numpy是一个基于python的基础的科学计算包，在本代码中我们会用它来实现方差和标准偏差的计算

from decimal import * #Python提供了decimal模块用于十进制数学计算，它具有以下特点：

#提供十进制数据类型，并且存储为十进制数序列；

#有界精度：用于存储数字的位数是固定的，可以通过decimal.getcontext（）.prec=x

来设定，不同的数字可以有不同的精度

#浮点：十进制小数点的位置不固定（但位数是固定的）

from scipy.optimize import

leastsq#从scipy的包里提取leastsq函数

#import matplotlib.pyplot as

plt#从matplotlib的包里提取绘图的函数

###采样点(Xi,Yi)###

data=np.loadtxt('5198.flux')#导入文件

data0=np.loadtxt('hat25.model.e.m.flux')#导入文件

X=data[:,0]#观测数据的时间

Y=data[:,1]#观测时间的归一流量

Y0=data0[:,1]#计算的归一流量

Y1=Y-Y0#残差

###需要拟合的函数func及误差error###

def func(p,x):

k,b=p

return k*x+b

def error(p,x,y,s):

print(s)

return func(p,x)-y

#x、y都是列表，故返回值也是个列表

#TEST

p0=[0,0]

#print( error(p0,X,Y1) )

###主函数从此开始###

s="Test the number of iteration"

#试验最小二乘法函数leastsq得调用几次error函数才能找到使得均方误差之和最小的k、b

Para=leastsq(error,p0,args=(X,Y1,s))

#把error函数中除了p以外的参数打包到args中

k,b=Para[0]#leastsq会返回两个数一个是Para[0]

另一个是Para[1]，Para[0]，内含需要拟合的参数，而Para[1]一般为1，具体的含义暂时不清楚

print('b=',Decimal(b),"k=",k,"PARA[1]=",Para[1])#输出拟合的参数b和k，其中b保留了28位小数点，具体的保留原因请参见Decimal的函数说明

print('Y1=',k,'*X+',Decimal(b))#输出拟合得到的公式

Y2=k*X+b#创建光变曲线中隐含的斜率直线

Y3=Y-Y2#从观测得到的光变曲线中减去含斜率的直线

data[:,1]=Y3#将修正后的数据输入data中

###绘图，看拟合效果###

import matplotlib.pyplot as

plt

import numpy as np

fig1 = plt.figure('fig1')

plt.scatter(X,Y1,color="red",label="Sample Point",linewidth=3)

#画残差点

y=k*X+b

Y4=Y1-Y

var=np.var(Y4)

print('VAR=',var)#输出方差

plt.plot(X,y,color="orange",label="Fitting Line",linewidth=2)

#画拟合直线

plt.legend()

plt.show()

fig2 = plt.figure('fig2')

plt.scatter(X,Y3,color="red",label="Sample

Point",linewidth=3)#画修正后的线

plt.plot(X,Y0,color="k",label="Sample

Point",linewidth=3)#画计算的曲线

plt.legend()

plt.show()

np.savetxt("result.txt",data,fmt="

.10f")

#逐步计算标准误差

import math

import numpy as np

from decimal import *

add=[]#创建空的数组

#data=np.loadtxt('5198.flux')#导入文件

data0=np.loadtxt('hat25.model.e.m.flux')#导入文件

print("逐步计算标准误差")

for i in range(0, 300 + 1):

np.all(data0[i,1]==data0[i+1,1]):

add.append(data[i,1]);通过append函数，每循环一次就会向add数组的末尾增加一个数

a=np.std(add);#求add的标准差

print(' .10f' % a)#输出格式的控制， .10f

就是一共可以有20位数字，小数点之后保留10位小数。

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