起因： 同事之前分析数据使用过 Excel 的拟合功能，他问我这用 C# 实现不难吧 😏，我心头忐忑，直到找到了 Math.NET，—— 确实不难 🧐

简介

Math.NET 是一个针对 .NET、Silverlight 和 Mono 的开源数学库。

Math.NET Numerics is an opensource numerical library for .Net, Silverlight and Mono.

相关资源：

支持平台：

.NET Framework (4.0 and higher)
.NET Standard (1.3 and higher)
使用
多项式拟合
Curve Fitting: Linear Regression ```csharp var x = Enumerable.Range(1, 150).Select(r => (double)r).ToArray(); // y 也是 150 个 double var y = new double[]{…};

// 根据 6 阶多项式拟合得到 func var func = Fit.PolynomialFunc(x, y, 6);

<a name="P0Z7f"></a>
## FindRoots 计算根
[FindRoots.Polynomial(Double[] coefficients)](https://numerics.mathdotnet.com/api/MathNet.Numerics/FindRoots.htm#Polynomial)
多项式的根：多项式图像与 X 轴各个交点处的横坐标值。
<a name="KXZbb"></a>
## 计算导数
```csharp
var x = Enumerable.Range(1, 150).Select(r => (double)r).ToArray();
// y 也是 150 个 double
var y = new double[]{...};
// 根据 6 阶多项式拟合得到 func
var func = Fit.PolynomialFunc(x, y, 6);
/// d 用于存储各点的导数
var d = new double[x.Length];
Debug.WriteLine("Differentiate Results Table");
Debug.WriteLine($"           x        dy/dx");
for (int i = 0; i < x.Length; i++)
{
    // Derivative(函数, 求导的点, 求导阶数)
    d[i] = Differentiate.Derivative(func, x[i], 1);
    Debug.WriteLine($"           {x[i]}           {d[i]}");
}

效果：

PS：通过构建 Cubic Spline 也可以计算导数。

EveryDay .NET

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简介

使用

多项式拟合

参考