Кривая кривой через данные перескакивает назад и вперед, когда она должна быть гладкой.

Question

Я хочу построить кривую тренда моих точек данных. я сделал, что с этим кодом с экспоненциальной модели:

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() 

Но я получил этот результат:

]

Вопрос

Как я могу получить гладкую кривую тренда через эти данные?

Answer 1

Один из способов, вы можете поставить x.sort() в перед построением графика:

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

Другим способом было бы использовать что-то вроде этого (лучше на участке, на мой взгляд),

# 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)  

Затем используйте x_plot и y_plot для вашей линии тренда, и она должна выглядеть нормально. Проблема очень вероятна, что ваши значения x не являются монотонными, и поэтому ваш график линии соединяет точки в порядке их появления в x.