curve-fitting相关内容

如何估计一系列线性线段以拟合指数曲线?

这可能更像是一个数学问题,但最终我想用R来实现这一点。如果我有一条基本的指数曲线,我想了解如何使用R来应用一系列线性函数来尽可能地拟合指数曲线。原因是直线是一种特殊的关系,而直线代表了一个变化率,在每个拐点,变化率都会增加。这些拐点对用户来说很重要。我附上了一张我正在努力完成的粗略图样。 黑线是指数曲线,红线是一系列直线,橙色圆圈当然代表这些直线相交的地方。我可以随意地执行这项任务,只需挑选 ..
发布时间:2022-07-02 12:23:04 其他开发

拟合S型曲线(Python)

我正在尝试用S型曲线和三次多项式来拟合我的数据(成本与收入之比),然后找出拐点/收益递减的点。 这是我到目前为止拥有的代码,适应性不是很好。任何建议都将是非常有用的,谢谢! import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def sigmoid(x, a, ..
发布时间:2022-05-23 18:30:54 Python

可变输入函数scipy.curve_fit

我正在处理我的实验数据的峰值反卷积,我想生成一个Python脚本,在其中我可以轻松地改变非线性曲线拟合/峰值反卷积的方程。使用高斯曲线和线性偏移量,scipy.Optimize.curve_fit可以很好地与以下代码配合使用: def Combined(x,*params): off = Linear(x,params[0],params[1]) peak1 = Gaussi ..
发布时间:2022-05-23 18:24:27 Python

与GNOUPUPT的线性拟合产生错误的结果?

我正在尝试使用gnplot来计算一些时间序列数据的最佳匹配线。数据几乎是线性的,斜率已经是负值。输入数据如下所示: 1615840396,138849,510249 1615840406,139011,511152 1615840416,137580,510330 1615840426,137493,510501 1615840436,137261,510186 1615840447,137 ..
发布时间:2022-05-23 18:20:04 其他开发

使用Python对较低的峰宽进行不精确的高斯拟合

我正在尝试将高斯与噪声吸收光谱相匹配。然而,它似乎并不适用于所有情况。当我尝试将峰值宽度减小到例如PEAK_WIDTH=10时,下面的代码没有产生很好的匹配,只有一行。同样,如果我将峰值的位置再向右移动x_Peak_loc=160,它也不起作用。我如何才能更好地适应这些情况呢?谢谢!代码如下: import numpy as np from scipy.optimize import cur ..
发布时间:2022-05-23 18:15:28 Python

Monod生长/降解方程对实验数据的曲线拟合

因此,这里面临的问题是Monod方程与实验数据的曲线拟合。细菌生长和降解有机碳的模型如下: dx/dt=(u*S*X)/(K+S) ds/dt=((-1/Y)*u*S*X)/(K+S) 这些方程使用scipy odeint函数求解。积分后的结果存储在两个向量中,一个用于生长,另一个用于降解。下一步是将该模型与实验观测数据进行曲线拟合,并估计模型参数:U、K和Y。一旦运行代码,就会 ..
发布时间:2022-05-23 18:09:04 Python

将平面适配到点云中(3D)

我有一个包含多列数据的数据文件,我想从这个数据文件中提取3列(表示坐标),并将它们放到另一个文件中,然后使用新创建的文件,我想使用scipy.Optimize.curve_fit来拟合一个平面或曲面(或您想怎么称呼它)。以下是我的代码: # -*- coding: utf-8 -*- from pylab import * import matplotlib.pyplot as plt ..
发布时间:2022-05-23 18:05:55 Python

无环卡方网格搜索在PYTHON NumPy中的实现

最佳拟合线性参数A和B(y=Ax+b)对应于这些参数上的卡方函数的最小值。我想对全局卡方极小值进行强力网格搜索(因为两参数线性卡方是抛物面),并已通过3个嵌套循环(如下所示)实现,但希望避免循环(即,使用Numpy的数组广播属性进行矢量化)。 卡方(加权最小二乘)定义为: Chi-square(k,j) = sum (y[i]-(A[k]*x[i]+B[j]))/yerr[i])^2 ..

在Python中对Voigt函数进行数据拟合

我最近运行了一个脚本,使用help of SO将高斯函数与我的吸收配置文件相匹配。我希望如果我简单地用Voigt函数替换Gauss函数,事情就会运行得很好,但情况似乎并非如此。我认为这主要是因为它是一款变速的Voigt。 编辑:轮廓是光学厚度不同的吸收线。在实践中,它们将是光学厚薄特征的混合体。就像这张图的底部。当前的数据将更像顶部的图像,但可能底部已经变平了一点。(我们只能看到轮廓的左侧, ..
发布时间:2022-05-23 17:49:14 Python

Scipy Curve_Fit和局部极小值:尽可能快地获得全局极小值

我手头的问题:我正在使用scipycurve_fit来拟合一条曲线(https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html),但在许多情况下,为此类曲线估计的参数引用了许多局部“局部”最小值之一,而不是“全局”最小值。考虑到curve_fit的设计方式,这是意料之中的。尽管如此,我真的需要 ..
发布时间:2022-05-23 17:27:29 Python

PYTHON:Scipy的曲线适合NxM阵列?

我通常使用Scipy.Optimize.curveFit来使定制函数适合数据。 这种情况下的数据始终是一维数组。 二维数组有类似的函数吗? 举个例子,我有一个10x10的数值数组。然后我有一个函数,它执行一些操作并创建一个10x10数值数组,我希望对该函数进行拟合,以便得到的10x10数组最适合输入数组。 也许举个例子更好:) data = pyfits.getdata('da ..
发布时间:2022-05-23 17:20:55 Python

用CURE_FIT估计不同大小数据集上的常用模型参数

我正在处理一个曲线拟合问题,其中我打算在不同大小的几个数据集上全局估计共享的模型参数。我从下面链接中的代码开始工作,其中线性回归y=a*x+b的公共a参数是在具有公共x向量的三个不同y向量上估计的。How to use curve_fit from scipy.optimize with a shared fit parameter across multiple datasets? 我设法 ..
发布时间:2022-05-23 17:11:04 Python

如何从tkinter中的条目中获取可用作函数的数据?

我正在制作一个用于数学函数数据拟合的Python脚本,比如a*sin(b*x)与给定的数据。我计划在程序已经运行时,由用户在外部输入此数学函数。我通过tkinter中的条目或文本框输入这个数学函数。这完全没有问题,但是当我使用.get()函数提取数据时,它以字符串格式返回输入的数学函数。但这对未来的拟合过程没有用处。根据我的理解,我应该有一个定义的函数形式,如 def F(x,a,b): ..
发布时间:2022-05-23 17:07:01 Python

在MatLab/Python中通过优化多个变量来缩小两个图形之间的差异?

假设‘h’是x,y,z和t的函数,它给我们提供了一条图形线(t,h)(模拟)。同时,我们还观察到了曲线图(h对t的观测值)。如何通过优化x、y和z的值来减小观测(t,h)和模拟(t,h)图之间的差异?我想要更改模拟图形,使其越来越接近于在MATLAB/Python中观察到的图形。在文献中,我读到有人用拉文伯格-马夸特算法做过同样的事情,但不知道怎么做? 推荐答案 您实际上是在尝试匹配参 ..
发布时间:2022-05-23 17:03:57 Python

衰减余弦函数曲线拟合的可能方法[回归]

我有一组数据,我想用衰减余弦函数来拟合这些数据,即";A*.cos(K*x).exp(-Bx)";。为此,我使用了以下代码,但适配性非常差。有没有人能建议我找一件最合适的?X和Y数据如下: x=[0, 1.3, 1.7, 1.72, 1.84, 1.98, 2.02, 2.16, 2.2, 2.2, 2.3, 2.38, 2.5, 2.55, 2.75, 2.8, 2.82, ..
发布时间:2022-05-23 16:41:35 Python