PYTHON КУСОЧНО ЛИНЕЙНАЯ АППРОКСИМАЦИЯ

Python - это язык программирования, который используется в настоящее время многими разработчиками для создания различных проектов. Одним из способов использования Python является аппроксимация данных. Кусочно-линейная аппроксимация - это метод, который используется для аппроксимации данных, когда существует несколько прямых, которые могут описать эти данные.

Для реализации кусочно-линейной аппроксимации с помощью Python мы можем использовать модуль scipy. Он содержит функцию optimize.curve_fit, которая может использоваться для создания аппроксимирующей функции.

x_data = [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
y_data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]

def piecewise_linear(x, x0, y0, k1, k2):
      return np.piecewise(x, [x < x0],
             [lambda x:k1 * x + y0-k1 * x0, lambda x:k2 * x + y0-k2 * x0]) 

p , _= optimize.curve_fit(piecewise_linear, x_data, y_data)

x = np.linspace(0, 4, 1000)
y = piecewise_linear(x, *p)

plt.plot(x_data, y_data, "o")
plt.plot(x, y)

В этом примере мы создаем список x_data, который содержит значения X, и список y_data, который содержит соответствующие значения Y. Затем мы определяем функцию кусочно-линейной аппроксимации, используя эту функцию в optimize.curve_fit, чтобы получить значения параметров для использования в построении аппроксимирующей функции. Наконец, мы используем pyplot из matplotlib для построения графика исходных данных и аппроксимирующей функции.