Python—随机生成数据 拟合模型

在很多情况下，大家的工作会遇到y数据与x数据存在相关性，但无法知道y与x是那种相关，需要具体知道两者关系，我们可以用拟合模型来完成这个事情。

1：随机源数据

很多初学者想动手尝试的时候，苦于无源数据，就此放弃。今天小编教大家一个生成随机数据的方法。

用到numpy,pandas 两个python库。

Numpy：是python科学计算的基础包。它提供以下功能（不限于此）：

快速高效的多维数组对象ndarry

用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数

用于快速读写硬盘上基于数组的数据集工具

线性代数运算，傅里叶变换，以及随机数生成

Pandas：提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。

代码：

import numpy as np

import pandas as pd

data_df = pd.DataFrame(array)

print data_df

writer = pd.ExcelWriter('Save_Excela.xlsx')

data_df.to_excel(writer,'page_1',float_format='%.5f')# float_format 控制精度

writer.save()

如下是执行代码后，打印出来的结果。

2：刻意生成---线性关系源数据

现在大家已经自行能够生成随机数据，显然20列数据是没有任何关系的，刚刚小编刻意保留了本地文件Save_Excela.xlsx，代码执行完成后，各位打开excel文件，插入Y列，生成与第一列相关的数据。如下

writer = pd.ExcelFile('Save_Excela.xlsx')

table1=writer.parse('page_1')

array0 = table1.get(0) ##第一列数据

Yi= [x for x in array0] ##目的是去掉角标，只有参与模型的值

array01 = table1.get(1)

Xi= [x for x in array01]

print array0

print Yi

print Xi

如下结果分别问：array0，Yi ，Xi

3：数据模型

3.1：简单介绍

先介绍一个相关的库：Scikit—Learn

是一个强大的机器学习的库，刻意提供完整的机器学习工具箱，包括数据预处理，分类，回归，聚类，预测和模型分析。

如下，我们开头随机生成20*20数据，多了几行代码。

from pandas import Series,DataFrame ##导入数据结构（目的是转换成array识别的数组）

from sklearn import linear_model ##导入线性回归模型

import matplotlib.pyplot as plt ##导入matplotlib

假设，我们并没有from pandas importSeries,DataFrame ##导入数据结构（目的是转换成array识别的数组）

那么执行模型会出现如下情况：

3.2：数据转换

转换成识别的格式

3.3:开始建模

如下结果：

1表示呈线性相关，系数为25,拟合图形如下：

如下是y与第二列的数据拟合图形：显然不成线性相关