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;
}
}
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持移动技术网。
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