用jfreechart绘制光滑曲线，利用最小二乘法数学原理计算，供大家参考，具体内容如下
绘制图形：
代码：
fittingcurve.java
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package org.jevy; import java.util.arraylist; import java.util.list; import org.jfree.chart.chartfactory; import org.jfree.chart.chartpanel; import org.jfree.chart.jfreechart; import org.jfree.chart.axis.valueaxis; import org.jfree.chart.plot.plotorientation; import org.jfree.chart.plot.xyplot; import org.jfree.chart.renderer.xy.xyitemrenderer; import org.jfree.chart.renderer.xy.xylineandshaperenderer; import org.jfree.data.xy.xydataset; import org.jfree.data.xy.xyseries; import org.jfree.data.xy.xyseriescollection; import org.jfree.ui.applicationframe; import org.jfree.ui.refineryutilities; public class fittingcurve extends applicationframe{ list<double> equation = null; //设置多项式的次数 int times = 2; public fittingcurve(string title) { super(title); //使用最小二乘法计算拟合多项式中各项前的系数。 /* 请注意： 多项式曲线参数计算 与 chart图表生成 是分开处理的。 多项式曲线参数计算： 负责计算多项式系数， 返回多项式系数list。 chart图表生成： 仅仅负责按照给定的数据绘图。 比如对给定的点进行连线。 本实例中，光滑的曲线是用密度很高的点连线绘制出来的。 由于我们计算出了多项式的系数，所以我们让x轴数据按照很小的步长增大，针对每一个x值，使用多项式计算出y值， 从而得出点众多的(x,y)组。 把这些(x, y)组成的点连线绘制出来，则显示出光滑的曲线。 xyseries为jfreechart绘图数据集， 用于绘制一组有关系的数据。 xyseries对应于x,y坐标轴数据集， 添加数据方式为： xyseries s.add(x,y); xyseriescollection 为xyseries的集合， 当需要在一个chart上绘制多条曲线的时候，需要把多条曲线对应的xyseries添加到xyseriescollection 添加方法：dataset.addseries(s1); dataset.addseries(s2); */ //多项式的次数从高到低，该函数需要的参数：x轴数据<list>，y轴数据<list>，多项式的次数<2> this.equation = this.getcurveequation(this.getdata().get(0),this.getdata().get(1),this.times); //生成chart jfreechart chart = this.getchart(); chartpanel chartpanel = new chartpanel(chart); chartpanel.setpreferredsize(new java.awt.dimension(500, 270)); chartpanel.setmousezoomable(true, false); setcontentpane(chartpanel); } public static void main(string[] args) { // todo auto-generated method stub fittingcurve demo = new fittingcurve("xyfittingcurve"); demo.pack(); refineryutilities.centerframeonscreen(demo); demo.setvisible(true); } //生成chart public jfreechart getchart(){ //获取x和y轴数据集 xydataset xydataset = this.getxydataset(); //创建用坐标表示的折线图 jfreechart xychart = chartfactory.createxylinechart( "二次多项式拟合光滑曲线", "x轴", "y轴", xydataset, plotorientation.vertical, true, true, false); //生成坐标点点的形状 xyplot plot = (xyplot) xychart.getplot(); xyitemrenderer r = plot.getrenderer(); if (r instanceof xylineandshaperenderer) { xylineandshaperenderer renderer = (xylineandshaperenderer) r; renderer.setbaseshapesvisible(false);//坐标点的形状是否可见 renderer.setbaseshapesfilled(false); } valueaxis yaxis = plot.getrangeaxis(); yaxis.setlowermargin(2); return xychart; } //数据集按照逻辑关系添加到对应的集合 public xydataset getxydataset() { //预设数据点数据集 xyseries s2 = new xyseries("点点连线"); for(int i=0; i<data.get(0).size(); i++){ s2.add(data.get(0).get(i),data.get(1).get(i)); } // 拟合曲线绘制 数据集 xyseries s1 = new xyseries("拟合曲线"); //获取拟合多项式系数，equation在构造方法中已经实例化 list<double> list = this.equation; //获取预设的点数据 list<list<double>> data = this.getdata(); //get max and min of x; list<double> xlist = data.get(0); double max =this.getmax(xlist); double min = this.getmin(xlist); double step = max - min; double x = min; double step2 = step/800.0; //按照多项式的形式 还原多项式，并利用多项式计算给定x时y的值 for(int i=0; i<800; i++){ x = x + step2; int num = list.size()-1; double temp = 0.0; for(int j=0; j<list.size(); j++){ temp = temp + math.pow(x, (num-j))*list.get(j); } s1.add(x, temp); } //把预设数据集合拟合数据集添加到xyseriescollection xyseriescollection dataset = new xyseriescollection(); dataset.addseries(s1); dataset.addseries(s2); return dataset; } //模拟设置绘图数据（点） public list<list<double>> getdata(){ //x为x轴坐标 list<double> x = new arraylist<double>(); list<double> y = new arraylist<double>(); for(int i=0; i<10; i++){ x.add(-5.0+i); } y.add(26.0); y.add(17.1); y.add(10.01); y.add(5.0); y.add(2.01); y.add(1.0); y.add(2.0); y.add(5.01); y.add(10.1); y.add(17.001); list<list<double>> list = new arraylist<list<double>>(); list.add(x); list.add(y); return list; } //以下代码为最小二乘法计算多项式系数 //最小二乘法多项式拟合 public list<double> getcurveequation(list<double> x, list<double> y, int m){ if(x.size() != y.size() || x.size() <= m+1){ return new arraylist<double>(); } list<double> result = new arraylist<double>(); list<double> s = new arraylist<double>(); list<double> t = new arraylist<double>(); //计算s0 s1 …… s2m for(int i=0; i<=2*m; i++){ double si = 0.0; for(double xx:x){ si = si + math.pow(xx, i); } s.add(si); } //计算t0 t1 …… tm for(int j=0; j<=m; j++){ double ti = 0.0; for(int k=0; k<y.size(); k++){ ti = ti + y.get(k)*math.pow(x.get(k), j); } t.add(ti); } //把s和t 放入二维数组，作为矩阵 double[][] matrix = new double[m+1][m+2]; for(int k=0; k<m+1; k++){ double[] matrixi = matrix[k]; for(int q=0; q<m+1; q++){ matrixi[q] = s.get(k+q); } matrixi[m+1] = t.get(k); } for(int p=0; p<matrix.length; p++){ for(int pp=0; pp<matrix[p].length; pp++){ system.out.print(" matrix["+p+"]["+pp+"]="+matrix[p][pp]); } system.out.println(); } //把矩阵转化为三角矩阵 matrix = this.matrixconvert(matrix); //计算多项式系数，多项式从高到低排列 result = this.matrixcalcu(matrix); return result; } //矩阵转换为三角矩阵 public double[][] matrixconvert(double[][] d){ for(int i=0; i<d.length-1; i++){ double[] dd1 = d[i]; double num1 = dd1[i]; for(int j=i; j<d.length-1;j++ ){ double[] dd2 = d[j+1]; double num2 = dd2[i]; for(int k=0; k<dd2.length; k++){ dd2[k] = (dd2[k]*num1 - dd1[k]*num2); } } } for(int ii=0; ii<d.length; ii++){ for(int kk=0; kk<d[ii].length; kk++) system.out.print(d[ii][kk]+" "); system.out.println(); } return d; } //计算一元多次方程前面的系数， 其排列为 xm xm-1 …… x0（多项式次数从高到低排列） public list<double> matrixcalcu(double[][] d){ int i = d.length -1; int j = d[0].length -1; list<double> list = new arraylist<double>(); double res = d[i][j]/d[i][j-1]; list.add(res); for(int k=i-1; k>=0; k--){ double num = d[k][j]; for(int q=j-1; q>k; q--){ num = num - d[k][q]*list.get(j-1-q); } res = num/d[k][k]; list.add(res); } return list; } //获取list中double数据的最大最小值 public double getmax(list<double> data){ double res = data.get(0); for(int i=0; i<data.size()-1; i++){ if(res<data.get(i+1)){ res = data.get(i+1); } } return res; } public double getmin(list<double> data){ double res = data.get(0); for(int i=0; i<data.size()-1; i++){ if(res>data.get(i+1)){ res = data.get(i+1); } } return res; } } |
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