# 19/10/08刷新
座標2点もしくは3点から、関数y=f(x)へフィッティングするための係数をnumpyで連立方程式を計算する方法です。その後、適当な複数のXをその関数へぶちこんで、X,Yデータをcsvファイル出力するまでを行う。
▼本プログラム
行列含む数値計算はnumpyを使用し、数値データだけでなく行列データを操作するにはpandasを使用することで圧倒的に楽になる。
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd # 関数A：座標2点から一次関数を求める(Y=ax+b)。numpyを使用しない場合 def funcA(Xa, Ya, Xb, Yb): a = (Yb - Ya)/(Xb - Xa) b = Yb - a * Xb print("############ function A") print('a={0}, b={1}'.format(a, b)) return a, b def exec_funcA(coefficient, inputX): Y = coefficient[0] * inputX + coefficient[1] print("exec_funcA") print(Y) return Y # 関数B：座標2点から一次関数を求める(Y=ax+b)。numpyを使用した場合 def funcB(Xa, Ya, Xb, Yb): myXset = np.array([Xa, Xb]) # X座標群をnumpyを利用しての行列格納 myYset = np.array([Ya, Yb]) # Y座標↑ coefficient = np.polyfit(myXset, myYset, 1) # 係数a, bを計算してる print("############ function B") print('a, b =' + str(coefficient)) Y_func = np.poly1d(coefficient) # y=f(x) 一次元多項式を作成できる print(Y_func) return Y_func # 関数C：座標3点から二次関数を求める(Y=ax2+bx+c)。numpyを利用 def funcC(Xa, Ya, Xb, Yb, Xc, Yc): myXset = np.array([Xa, Xb, Xc]) myYset = np.array([Ya, Yb, Yc]) coefficient = np.polyfit(myXset, myYset, 2) # 係数a, b, cを計算してる print("############ function C") print('a, b, c =' + str(coefficient)) Y_func = np.poly1d(coefficient) print(Y_func) return Y_func def exec_funcBorC(Y_func, inputX): Y = Y_func(inputX) print("exec_funcBorC") print(Y) return Y def writeFunc(outname, myVal): tmp_list = ['Y_' + outname + '=', str(myVal), '\n'] with open("output.txt", "a") as f: f.writelines(tmp_list) # 得られた関数Y=f(x) にxを代入して、結果Yを取得する。 def calc(filename, myfunc, X_list): print('substitute X for Y in the equation') print("set X") # numpy形式(array)に変換 X_np = np.array(X_list) print(X_np) # Yを計算 Y_np = myfunc(X_np) # 複数のXに対するそれぞれのYを一気に計算できる。 print(Y_np) #XとYを結合。1次元の縦結合せずに2次元行列にするために、一旦2次元に変換する X_np2 = X_np[None,:].T # 転置するため.Tを付ける Y_np2 = Y_np[None,:].T # numpy形式の2次元配列の結合 XY_np = np.concatenate([X_np2, Y_np2], axis=1) print("XY_numpy") print(XY_np) # リスト(普通の配列形式)へ変換 XY_list = XY_np.tolist() # tolistメソッドを利用 print("XY_list") print(XY_list) # pandas形式(DataFrame)へ変換 df = pd.DataFrame(data=XY_list, columns=['x', 'y']) print("XY_pandas") print(df) # csvで保存する df.to_csv(filename + "_output2.csv", header=True, index=False, encoding="utf-8") if __name__ == '__main__': #このファイルを本体として実行した場合、mainが実行される。 Xa = 15.8 Ya = 0 Xb = 23.4 Yb = -1.2e18 Xc = 25.8 Yc = -1.7e18 inputX = 27 X_list = [-2, 0, 1.58, 2.1, 2.34, 3, 7, 14.2, 18, 22, 27, 30] # 関数Aの作成と結果抽出 coefficient = funcA(Xa, Ya, Xb, Yb) outputY = exec_funcA(coefficient, inputX) writeFunc("funcA", outputY) # 関数Bの作成と結果抽出 myfuncB = funcB(Xa, Ya, Xb, Yb) outputY = exec_funcBorC(myfuncB, inputX) writeFunc("funcB", outputY) # 関数Cの作成と結果抽出 myfuncC = funcC(Xa, Ya, Xb, Yb, Xc, Yc) outputY = exec_funcBorC(myfuncC, inputX) writeFunc("funcC", outputY) # 作成した関数にXを代入してYを計算 myXY = calc("myfuncB", myfuncB, X_list) myXY = calc("myfuncC", myfuncC, X_list)
グラフ化するには下記リンク先を参照
以上
