論文で読んだ方法を再実装しようとしていますが、その方法のいくつかの側面がわかりません。これは、最小二乗多項式フィッティングとその導関数に基づいています。
次のような入力データがあります。
x = [ 421.25571634 426.25279224 431.24986815 436.24694405 441.24401995
446.24109586 451.23817176 .............. 621.13875245 626.13582836
631.13290426 636.12998016 641.12705606 646.12413197]
y = [ 0.02931459 0.03093554 0.03563261 0.03440331 0.03535223 0.03594375
0.03639583 .......... 0.0525954 0.05118096 0.05143359 0.05036936
0.04952418 0.04774826]
以下を使用して、これに 5 次の最小二乗多項式を当てはめることができます。
coeffs = numpy.polyfit(x, y, 5)
ffit = numpy.poly1d(coeffs)
matplotlib を使用してこれをプロットできます。
ffitは私を返します：
5 4 3 2
6.267e-12 x - 1.642e-08 x + 1.709e-05 x - 0.008833 x + 2.266 x - 231.1
ただし、これの一次導関数を見つけて、この線もプロットしたいと思います。これを行うpythonicの方法はありますか？大量のデータがあるため、可能な限り自動化する必要があります。微分は理解していますが、Python でどのようにできるかわかりません。