如何将一组等距平行线拟合到数据网格中

Question

我想使用最小二乘最小化技术将一组等距的平行线拟合到数据网格。我能够使独立的平行线适合我的数据。但是，不出所料，拟合结果的y截距间隔不相等。

这是我到目前为止的内容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3])
y1 = np.array([60.8, 60.5, 60.5])
y2 = np.array([377.6, 376.8, 377.7])
y3 = np.array([695.4, 695.8, 695.5])

fit_1 = np.polyfit(x,y1,0)
fit_2 = np.polyfit(x,y2,0)
fit_3 = np.polyfit(x,y3,0)

plt.plot(x,y1,'*',x,y2,'*',x,y3,'*')
for line in fit_1,fit_2,fit_3:
    plt.axhline(line, color='r')

平行线适合水平数据：

“>

有人对我如何将每条平行线之间的间距限制为相等有任何想法吗？

谢谢！

我想使用最小二乘最小化技术将一组等距的平行线拟合到数据网格。我能够使独立的平行线适合我的数据。但是，按预期方式，...

Answer 1

如果您按照以下方式转换数据，则可以为此绘制一条线