Finden Sie linearen Teil und Steigung in Kurve

Question

Für ein Gerät, das die Massenänderung in Abhängigkeit von der Zeit überwacht, möchten wir die Steigung des linearen Teils der Daten berechnen.

Das unten gezeigte Beispiel wird durch Lesen eines vom Gerät erzeugten Datenrahmens erstellt.

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

#Find DataFrame 
df = pd.read_table("raw_data.csv", sep =";", skiprows = 11, decimal = ",") 

# Plot figures 
plt.figure() 
plt.plot(df["Time(s)"], df["Mass(g)"], label = "Raw Data") 
plt.axvspan(2, 17, color="b", alpha=0.2) 
plt.xlabel("Time (s)") 
plt.ylabel("Mass (g)") 
plt.legend(loc=0) 
plt.axis([0, None, 0, None]) 
plt.show() 

Ist es möglich, den linearen Teil dieser Kurve (etwa die markierten Teil) und berechnen die Neigung es zu passen?

Answer 1

Verwenden numpy.polyfit():

df_sampled = df[:max_value] #select the points you want to keep 
m, p = numpy.polyfit(df_sampled.index, df_sampled, deg=1) 

Die Funktion gibt die Steigung und die intercept der linearen Regression.