Mallien sovittaminen kokeelliseen dataan on keskeinen tehtävä tieteellisessä laskennassa, jonka avulla voidaan löytää merkityksellisiä trendejä kohinaisista mittauksista. Aiemmissa luvuissa tutustuit optimointi- ja nollakohdan etsintämenetelmiin sekä käyränsovitukseen ja pienimmän neliösumman menetelmiin. Nyt pääset soveltamaan näitä käsitteitä käytännössä käyttämällä `scipy.optimize.curve_fit`-funktiota polynomimallin sovittamiseen kohinaiseen aineistoon. Tämä käytännön haaste auttaa vahvistamaan ymmärrystäsi datan sovittamisesta ja mallin parametrien määrittämisestä.


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import unittest
import importlib
import numpy as np

class TestTask(unittest.TestCase):
    def test_coefficients_tuple_length_and_type(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        coeffs = getattr(user_code, 'coefficients', None)
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(coeffs, tuple) and len(coeffs) == 3 and all(isinstance(x, (int, float, np.floating, np.integer)) for x in coeffs),
            "Returned coefficients are a tuple of three numeric values.",
            f"Expected a tuple of three numbers, got: {coeffs}",
        )

    def test_coefficients_approximate_true_values(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        coeffs = getattr(user_code, 'coefficients', None)
        expected = [2.5, -1.3, 0.5]
        tolerance = [0.4, 0.6, 0.7]
        _dynamic_test(
            self,
            coeffs is not None and all(abs(c - e) < t for c, e, t in zip(coeffs, expected, tolerance)),
            "Fitted coefficients are within acceptable tolerance of true values.",
            f"Fitted coefficients {coeffs} are not close to true values {expected}",
        )

    def test_function_works_for_different_data(self):
        import user_code
        import importlib
        import numpy as np
        importlib.reload(user_code)
        fit_func = getattr(user_code, 'fit_noisy_data', None)
        _dynamic_test(
            self,
            callable(fit_func),
            "fit_noisy_data function exists and is callable.",
            "fit_noisy_data function is not defined.",
        )
        np.random.seed(42)
        x = np.linspace(-3, 3, 20)
        y = 1.8 * x**2 + 0.7 * x - 2.2 + np.random.normal(scale=2.0, size=x.shape)
        coeffs = fit_func(x, y)
        expected = [1.8, 0.7, -2.2]
        tolerance = [0.15, 0.7, 0.7]  # Adjusted tolerance for b and c due to noise
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(coeffs, tuple) and len(coeffs) == 3 and all(abs(c - e) < t for c, e, t in zip(coeffs, expected, tolerance)),
            "fit_noisy_data works correctly for new data arrays.",
            f"Returned coefficients {coeffs} are not close to expected {expected} for new data.",
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    for i, node in enumerate(tree.body):
        if isinstance(node, ast.Assign):
            for target in node.targets:
                if isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name:
                    start_line = node.lineno - 1
                    line = lines[start_line]
                    indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
                    lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
                    next_line = len(lines)
                    for next_node in tree.body[i+1:]:
                        if hasattr(next_node, 'lineno'):
                            next_line = next_node.lineno - 1
                            break
                    if next_line > start_line + 1:
                        lines[start_line+1:next_line] = []
                    
                    return '\\n'.join(lines)
    return code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Kattava kurssi, joka on suunniteltu opiskelijoille, joilla on vahva matemaattinen tausta ja keskitason tai edistyneet Python-taidot, keskittyen SciPyn hyödyntämiseen tieteellisessä laskennassa, optimoinnissa, integroinnissa ja edistyneissä matemaattisissa operaatioissa.

Tutustu SciPyn rakenteeseen, ydinkirjastoihin ja keskeisiin ominaisuuksiin tieteellisessä laskennassa.

Syvenny SciPyn tehokkaisiin lineaarialgebran ominaisuuksiin todellisten matemaattisten ongelmien ratkaisemiseksi.

Hallitse optimointitekniikat ja juurtenetsintäalgoritmit SciPy:n avulla tieteellisiin ja teknisiin ongelmiin.

Tutustu edistyneisiin matemaattisiin operaatioihin, kuten integrointiin, interpolointiin ja perussignaalinkäsittelyyn SciPy-kirjastolla.

Haaste: Tietojen Sovittaminen Käytännössä

Ratkaisu