Metadata-Version: 2.1
Name: autoleastsq
Version: 1.0.0
Summary: 自动化拟合多项式，并自动判断最佳次幂
Home-page: https://github.com/sheerfish999/autoleastsq
Author: sheerfish
Author-email: first@sheerfish.top
License: UNKNOWN
Description: 
        ## Install
        ```
        # only for python3
        # need: sqlite3
        
        pip install autoleastsq
        
        ```
        
        ## Usage
        
        ```
        # -*- coding: utf-8 -*-  
        
        import autoleastsq
        
        ### 从文件获取数据到 list   其他数据源只要符合数据类型和对齐就行了
        
        filename="./test.xlsx"
        lists=autoleastsq.excel_col2list(filename,["a","b","result"])
        
        
        ################# 多元多项式回归样例
        
        # 挑选所需要的因子  注意append 因子次序决定了拟合的公式，和后续使用时的入口次序, append 几个因子多项式就有几元，可灵活使用
        
        factor=[]  # factor自由多个因子的二维list
        factor.append(lists[0])
        factor.append(lists[1])
        y = lists[2]
        
        ##################### 拟合得到多项式模型
        
        # 返回：多项式的参数列表、 幂次，并可根据新输入的因子list 进行预测
        
        """
        支持的参数：
        pows_start=1	# pows_start 起始拟合的幂次(默认为1)
        loss_min=0.01		# loss 起始误差率要求（默认0.01, 达到即拟合结束）, 过程中会自动判断最可能的误差率
        leastsq_mult(factor,y,pows_start,loss_min)
        """
        
        model=autoleastsq.leastsq_mult(factor,y)
        
        print(model.args,model.pows)  ## 最终的多项式参数 按高次向低次逐个因子排列 ; 最终的多项式参数最高幂次
        print(model.func)  ##  模型公式
        
        ################# 根据拟合后结果多项式，按顺序输入得到结果
        
        factor=[29,101]
        
        result=model.leastsq_result(factor)
        
        print(result)
        
        
        ```
        
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Description-Content-Type: text/markdown
