File:MDKQ anim ohne Ausreiser1.svg

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Originaldatei(SVG-Datei, Basisgröße: 512 × 398 Pixel, Dateigröße: 33 KB)

Bildtexte

Kurzbeschreibungen

Ergänze eine einzeilige Erklärung, was diese Datei darstellt.

Beschreibung[Bearbeiten]

Beschreibung
Deutsch: Teilbild einer Animation Polynomapproximation unterschiedlicher Polynomordnung
Datum
Quelle MDKQ anim ohne Ausreiser.gif
Urheber Johannes Kalliauer
Andere Versionen File:MDKQ anim ohne Ausreiser.gif

Lizenz[Bearbeiten]

Ich, der Urheber dieses Werkes, veröffentliche es unter der folgenden Lizenz:
Creative Commons CC-Zero Diese Datei wird unter der Creative-Commons-Lizenz „CC0 1.0 Verzicht auf das Copyright“ zur Verfügung gestellt.
Die Person, die das Werk mit diesem Dokument verbunden hat, übergibt dieses weltweit der Gemeinfreiheit, indem sie alle Urheberrechte und damit verbundenen weiteren Rechte – im Rahmen der jeweils geltenden gesetzlichen Bestimmungen – aufgibt. Das Werk kann – selbst für kommerzielle Zwecke – kopiert, modifiziert und weiterverteilt werden, ohne hierfür um Erlaubnis bitten zu müssen.

Quellen: Skript zur Bildgenerierung[Bearbeiten]

Erzeugungsskript, um die Grafik zu erstellen.

Anleitung[Bearbeiten]

Benötigte Open-Source-Software:

Nach der Installation von Python den Quelltext in eine Datei mdkq.py kopieren und starten durch Doppelklicken oder in der Konsole durch Eingabe von

python mdkq.py

Python-Skript[Bearbeiten]

 
Dieser Plot wurde mit Matplotlib erstellt.
#This source code is public domain
#Created by Christian Schirm
#Edited by Johannes Kalliauer
import numpy, pylab
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
from numpy.random import randn

x=[1,2,3,4,5,7]
y=[2.0,2.5,2.5,3.4,3.7,3]

for N in range(1,8):
   A=numpy.zeros((N,N))
   for i in range(N):
       for j in range(N):
           A[i,j]=sum(xi**(i+j) for xi in x)
   b=numpy.zeros((N))
   for i in range(N):
       b[i]=sum(xi**(i)*yi for xi,yi in zip(x,y))
   c=numpy.linalg.solve(A, b)
   xr=numpy.asarray(x)
   yr=numpy.sum([c[i]*xr**i for i in range(len(c))],axis=0)
   residuen=[]
   for i in range(len(x)): residuen+=[[xr[i],xr[i]],[y[i],yr[i]],'g-']
   xneu=numpy.linspace(0, 8, num=100)
   yneu=numpy.sum([c[i]*xneu**i for i in range(len(c))],axis=0)
   plt.clf()
   fig = plt.figure(figsize=(4.5, 3.5))
   fig.subplotpars.bottom=0.13
   y0=plt.plot(*residuen[:-3])
   plt.setp(y0, color='#80d080', linewidth=1.5)
   #y0=plt.plot(*residuen[-3:], label="Residuen")
   y0,=plt.plot(*residuen[-3:])
   plt.setp(y0, color='#80d080', linewidth=1.5)
   #y2=plt.plot(xneu,yneu,'r-', label="Modellfunktion")
   y2,=plt.plot(xneu,yneu,'r-')
   #y1=plt.plot(x,y,'o', label="Messpunkte")
   y1,=plt.plot(x,y,'o')
   plt.xlabel('x')
   plt.ylabel('y')
   font = FontProperties()
   font.set_size('medium')
   leg = plt.legend([y1,y2,y0],['Messpunkte','Modellfunktion','Residuen'],frameon=True,loc='lower right',labelspacing=0.3,prop=font)
   #leg = plt.legend(frameon=True,loc='lower right',labelspacing=0.3,prop=font)
   plt.grid(True)
   plt.axis([0, 8, 0, 8])
   plt.text(1,7, "Polynomgrad "+str(N-1),bbox=dict(boxstyle="square,pad=0.5",color='white',ec='black',fill=True))
   #plt.show()
   plt.savefig('MDKQ_anim%i.png'%N)
   plt.savefig('test.eps', format='eps', dpi=900)
   plt.savefig("MDKQ_anim%i.svg"%N)

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