Numpyの多項式回帰統計を取得する

Question

Numpyで多項式回帰（polyfit）を使用して係数と切片を得ることを検討していますが、多項式関数を得るためのスクリプトの記述方法がわかりません。

私は、コード、私は下に添付した線形回帰のためのコードを作った：

import matplotlib.pyplot as plt 
import sys 
from numpy import * 
import numpy as np 
import numpy.polynomial.polynomial as poly 
import pylab 
from scipy import stats 
from scipy.interpolate import * 
from datetime import datetime, timedelta 

#Open dataset1,dataset2 data 

data1 = np.loadtxt('/home/script/2_columns', delimiter=',', skiprows=0) 

data2 = np.loadtxt('/home/script/2_columns_a', delimiter=',', skiprows=0) 

#Define first column as dataset1 

#Define second column as dataset2 

x = data1[:,0] 
y = data1[:,1] 

#The stuff... 
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y) 

Answer 1

あなたは統計情報が必要ですか？あなただけの係数を必要としない場合、それはnumpy.polyfitを使用して実際にはかなり簡単です：あなたが他の値を必要とした場合は

import numpy as np 

# from your code 
data1 = np.loadtxt('/home/script/2_columns', delimiter=',', skiprows=0) 

x = data1[:,0] 
y = data1[:,1] 

degree = 3 
coeffs = np.polyfit(x, y, degree) 

# now, coeffs is an array which contains the polynomial coefficients 
# in ascending order, i.e. x^0, x^1, x^2 
intercept, linear, quadratic, cubic = coeffs 

は、例えばr_valueがxとの間の相関係数があるので、あなたが、必要なものを指定してくださいyです。これは、データが線形であるとは思わないときはあまり役に立ちません。