Файл:Linear least squares2.svg

импортировать  matplotlib.pyplot  как  plt из  matplotlib.patches  импортировать  Circle импортировать  numpy  как  np из  scipy.special  импортировать  erfinv# Настройте сетку и другие параметры M ,  N  =  50 ,  100 A ,  B  =  - 2,2 ,  7 C ,  D  =  - 4 ,  4 a ,  b ,  c  =  1 ,  3 ,  1 p ,  q ,  r ,  s  =  1 ,  7,5 ,  1,3 ,  0,16 p  =  s * p q  =  s * q r  =  s * rX  =  np.linspace ( A , B , N , dtype = np.float ) XX = np.linspace ( A , B , N + 1 , dtype = np.float ) YY = p + q * XX + r * ( XX ** 2 )​​​​​​​​                  Xr  =  7,0  *  np.arange ( N , dtype = np.float ) Yr = Xr.copy ( ) для i в диапазоне ( N ) : rd = np.random.rand ( ) Xr [ i ] = XX [ i ] * rd + XX [ i + 1 ] * ( 1 - rd ) Yr [ i ] = p + q * XX [ i ] + r * ( XX [ i ] ** 2 ) + 0,4 * erfinv ( 2 * np.random.rand ( ) - 1 )​​​​​​​​​​                                      # подгонка по методу наименьших квадратов Mat  =  np.array ( [ ( 0 * Xr + 1 ) , Xr , Xr ** 2 ] ) .T V = np.matmul ( Mat.T , Yr ) V = np.linalg.solve ( np.matmul ( Mat.T , Mat ) , V ) pe = V [ 0 ] ; qe = V [ 1 ] ; re = V [ 2 ] ;​​                 fig ,  ax  =  plt . подграфики ( 1 ,  1 ,  figsize = ( 2 , 2 ),  edgecolor = 'k' )ax.plot ( X , pe + qe * X + re * ( X ** 2 ) , 'b' , lw = 2 ) myrad = 0,05 для i в диапазоне ( len ( Xr )): выборка = Круг ( ( Xr [ i ] , Yr [ i ] ), myrad , цвет = 'r' ) ax.add_patch ( выборка )                       ax.grid ( True ) ax.set_xticks ( [ - 2 , -1,0,1,2 ] ) ax.set_yticks ( [ - 1,0,1,2,3 ] ) ax.axis ( ' square ' ) ax.axis ( [ - 2,2 , -1.7,3.5 ] ) fig.savefig ( ' least squares.svg ' , transparent = True , bbox_inches = ' tight ' )​​​​​​​​​​​​​​​​​​​