典型文献
Python在RLC串联谐振实验数据处理中的应用
文献摘要：
RLC串联谐振实验是电学的实验之一,以加强对串联谐振电路谐振特性的理解.Python语言在数据分析与处理等方面有很好的应用.首先利用Python的第三方库numpy对数据进行预处理;其次基于scikit-learn建立线性回归模型,通过数据训练、机器学习拟合数据并求解;为判定测试数据的质量,通过sklearn对拟合曲线进行均方误差回归损失分析,最后采用matplotlib绘制图形,实现数据的可视化.引入Python进行数据处理,能快速处理实验数据,绘制拟合曲线并分析测试数据的优劣,形象且直观,对教师评判实验报告的测试数据质量也具有一定的辅助作用.
文献关键词：
RLC串联谐振;归一化;幅频特性;拟合;Python;numpy;sklearn
中图分类号：
作者姓名：
赵文来;杨俊秀;陈秋妹
作者机构：
浙江理工大学 信息学院,浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]赵文来;杨俊秀;陈秋妹-.Python在RLC串联谐振实验数据处理中的应用)[J].大学物理实验,2022(06):85-90
A类：
B类：
Python,RLC,实验数据处理,电学,串联谐振电路,电路谐振,谐振特性,分析与处理,第三方库,numpy,scikit,线性回归模型,数据训练,测试数据,sklearn,拟合曲线,均方误差,损失分析,matplotlib,绘制图,快速处理,分析测试,实验报告,数据质量,辅助作用,幅频特性
AB值：
0.42741
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