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我目前将线性函数拟合到距离与时间图上，以计算出粒子的速度......
velocity, intercept = numpy.polyfit(time, displacement, 1)
然后我怎样才能找到该速度测量中的误差估计值？
最佳答案
你试过吗scipy.stats.linregress ？
from scipy import stats
import numpy as np
coefficients = numpy.polyfit(time, displacement, 1)
fitted_data = np.poly1d(coefficients)
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(fitted_data, displacement)
关于python - 将线性函数拟合到一组数据后，如何找到函数梯度上的误差？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15057775/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！