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如何在Python中模拟Excel的LOGEST函数

在Python中模拟Excel的LOGEST函数,可以使用科学计算库NumPy来实现。LOGEST函数用于拟合指数函数的最小二乘法回归模型,可以通过以下步骤来模拟实现:

  1. 导入NumPy库:
代码语言:txt
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import numpy as np
  1. 定义输入数据:
代码语言:txt
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x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 自变量 x 的取值
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])  # 因变量 y 的取值
  1. 定义指数函数模型:
代码语言:txt
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def exponential_func(x, a, b):
    return a * np.exp(b * x)
  1. 使用NumPy的polyfit函数进行最小二乘法拟合:
代码语言:txt
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coefficients = np.polyfit(x, np.log(y), 1)
a = np.exp(coefficients[1])
b = coefficients[0]
  1. 输出拟合结果:
代码语言:txt
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print("a =", a)
print("b =", b)

这样就可以在Python中模拟Excel的LOGEST函数了。其中,a 和 b 分别表示指数函数的系数,可以用于预测未知数据。

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