Python | Método numpy np.lagfit()

Con la ayuda del np.lagfit()método, podemos obtener el ajuste de mínimos cuadrados de la serie de Laguerre de datos dados usando el np.lagfit()método.

Sintaxis: np.lagfit(x, y, deg)
Retorno: Devuelve el ajuste por mínimos cuadrados de la serie de Laguerre a los datos.

Ejemplo #1:
En este ejemplo, podemos ver que al usar el np.lagfit()método, podemos obtener el ajuste de mínimos cuadrados de la serie Laguerre de datos dados.

# import numpy and lagfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.laguerre import lagfit
  
x, y = [1, 2], [3, 4]
deg = 2
  
# import np.lagfit() method
gfg = lagfit(x, y, deg)
  
print(gfg)

Producción :

[2,125 -0,125 -1,75]

Ejemplo #2:

# import numpy and lagfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.laguerre import lagfit
  
x, y = [1, 2, 3], [3, 4, 5]
deg = 3
  
# import np.lagfit() method
gfg = lagfit(x, y, deg)
  
print(gfg)

Producción :

[3,06722689 -0,66386555 -0,40336134 0,40336134]