通过数据的趋势曲线在应该平滑时来回跳跃

【问题标题】：Trend curve through data jumps back and forth when it should be smooth通过数据的趋势曲线在应该平滑时来回跳跃
【发布时间】：2016-09-08 11:13:31
【问题描述】：

我想绘制我的数据点的趋势曲线。我用指数模型的代码做到了这一点：

with open(file,'r') as csvfile:
plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
next(plots)
x=[]
y=[]
for row in plots:
    x.append(float(row[1]))
    y.append(float(row[3]))
plt.plot(x, y, 'ro',label="Original Data")
x = np.array(x, dtype=float) #transform your data in a numpy array of floats 
y = np.array(y, dtype=float) #so the curve_fit can work



def func(x, a, b, c):
    return (a*np.exp(-b*x)+c)

popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
ypredict=func(x, *popt)

plt.plot(x, ypredict, '--', label="Fitted Curve")  
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

但是我得到了这个结果：

]

问题

如何通过这些数据获得平滑的趋势曲线？

【问题讨论】：

标签： python curve points trend

【解决方案1】：

一种方法，您可以在绘图前输入x.sort()：

x.sort()
ypredict=func(x, *popt)

另一种方法是使用这样的东西（我认为更适合情节），

# 1000 evenly spaced points over the range of x values
x_plot = np.linspace(x.min(), x.max(), 1000)
y_plot=func(x_plot, *popt)

然后使用x_plot 和y_plot 作为您的趋势线，它应该看起来不错。问题很可能是您的x 值不是单调的，因此您的线图按照它们在x 中出现的顺序连接点。

【讨论】：