АППРОКСИМАЦИЯ В PYTHON

Аппроксимация в Python – это численные методы приближенного вычисления математических функций или данных при помощи моделей и алгоритмов. В Python есть множество библиотек, ориентированных на аппроксимацию, в том числе NumPy, SciPy, SymPy и Pandas.

Одним из методов аппроксимации является метод наименьших квадратов (МНК), который используется для нахождения параметров, которые минимизируют евклидово расстояние между точками данных и их моделью. В Python этот метод реализован в библиотеках NumPy и SciPy.

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])y = np.array([1, 3, 7, 13, 21])np.polyfit(x, y, 2)

В этом примере мы используем функцию polyfit из NumPy, чтобы аппроксимировать квадратичную функцию по данным x и y. Polyfit возвращает массив коэффициентов, начиная с наивысшей степени. В этом случае результатом будет array([ 1., -2., 3.]).

Другим методом аппроксимации является интерполяция, которая используется для построения функции, проходящей через заданные точки данных. В Python этот метод также реализован в библиотеках NumPy и SciPy.

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])y = np.array([1, 3, 7, 13, 21])np.interp(2.5, x, y)

В этом примере мы используем функцию interp из NumPy для интерполяции значения функции между точками данных. В результате мы получим 5.5.