R：OpTim()拟合参数限制
我希望对OpTim()的输出参数进行限制。对于我的正弦函数，它不必要地收敛数千个异相(其中，‘DESIGN L’是我的自变量，‘Ratio’是我的因变量数据，DFM是我的数据帧)： lo_0 = 2e-6 kc_0 = 80000 min.RSS
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在将正弦曲线拟合到周期数据时，如何改进scipy.Optimize.curve_fit参数的初始猜测，否则如何改进拟合？
我有一个包含测量的space-separated csv文件。第一列是测量时间，第二列是相应的测量值，第三列是误差。The file can be found here.我想使用Python将函数g的参数a_i, f, phi_n与数据进行匹配： 正在读取数据： import numpy as np data=np.genfromtxt('signal.data') time=dat
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指数曲线在R中的拟合
time = 1:100 head(y) 0.07841589 0.07686316 0.07534116 0.07384931 0.07238699 0.07095363 plot(time,y) 这是一条指数曲线。 在不知道公式的情况下如何在此曲线上拟合线？我无法使用“NLS”，因为公式未知(仅提供数据点)。 如何获取此曲线的方程式并确定方程式中的常量？ 我
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如何从Curve_Fit中获得置信度区间
我的问题涉及统计学和Python，我在这两方面都是初学者。我正在运行一个模拟，对于自变量(X)的每个值，我为因变量(Y)生成1000个值。我所做的是为X的每个值计算Y的平均值，并使用scipy.Optimize.curveFit对这些平均值进行拟合。这条曲线很好地拟合了，但我也想画出可信区间。我不确定我正在做的事情是否正确，或者我想要做的事情是否可以完成，但我的问题是如何从Curve_Fit生成的
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如何在多个数据集中使用带有共享Fit参数的Scipy.Optimize中的CURVE_FIT？
假设我有一个带有多个参数的Fit函数f，例如a和b。现在，我希望将多个数据集适合此函数，并对所有数据集使用相同的a(共享参数)，而b可以单独用于每个拟合项。 示例： import numpy as np # Fit function def f(x, a, b): return a * x + b # Datasets x = np.arange(4) y = np.arr
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在R中对嘈杂的1/x数据进行建模，从摘要中获得本质上完美的拟合-为什么？
我只是试着用下面的玩具示例来指导我自己如何将倒数函数与数据进行拟合： # includes library(ggplot2) library(forecast) library(scales) # make data sampledata
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傅里叶级数在Python中的拟合
我有一些数据要使用二次、三次或四次傅立叶级数进行拟合。 虽然this关于堆栈溢出的问题和答案与我希望使用Scipy完成的任务很接近，但他们已经将其系数预定义为tau=0.045。我希望我的Fit能够找到具有95%可信区间的可能系数(a0、w1、w2、w3等)，就像傅立叶级数的MATLAB curve fit等效项一样。我看到的另一个选项是使用fourier_series from sympy，但
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傅立叶级数数据与NumPy：FFT与编码的拟合
假设我有一些数据y，我想要对其进行傅立叶级数拟合。在post上，Mermoz发布了一个解决方案，使用级数的复数格式和“用黎曼和计算系数”。在另一个post上，通过FFT获得级数，并写下一个例子。 我尝试实现了这两种方法(下面的图像和代码--请注意，每次运行代码时，由于使用了numpy.随机性.Normal，将生成不同的数据)，但我想知道为什么我得到了不同的结果-Riemann方法似乎“错误地
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如何只拟合数据集的线性部分？
p=(-50:50)^2 y=c(p, 2500+10*(1:99), p+1000) plot(seq_along(y), y+100*rnorm(length(y))) 假设我有一个类似上面的数据集，其中只有一部分数据是线性的。像R中的lm()这样的普通线性回归无法智能地找出适合线性拟合的区域(在本例中为100到200)。 如何找出数据的哪一部分是线性的，并仅在此数据集中执行拟合？欢迎使
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如何使用Gnplot4.6在我的图表中跟踪趋势线？
我有以下数据： 2019-08-28,384 2019-08-29,394 2019-08-30,406 2019-08-31,424 2019-09-01,439 2019-09-02,454 2019-09-03,484 和gnplot脚本： set title "test" set terminal png truecolor size 960,720 background
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关于使用R进行时间序列自动拟合的问题
我们每个月必须拟合大约 2000 个或奇数的时间序列，特别是它们具有非常特殊的行为，有些是 arma/arima，有些是 ewma，有些是 arch/garch，有或没有季节性和/或趋势(唯一的共同点是时间序列方面). 理论上可以使用 aic 或 bic 标准构建集成模型来选择最佳拟合模型，但社区是否知道任何试图解决此问题的库? Google 让我知道了 Rob J Hyndman 的
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使用 Scipy 与 Matlab 拟合对数正态分布
我正在尝试使用 Scipy 拟合对数正态分布.我之前已经使用 Matlab 完成了它，但由于需要将应用程序扩展到统计分析之外，我正在尝试在 Scipy 中重现拟合值. 以下是我用来拟合数据的 Matlab 代码: % 读取输入数据(每行一个值)x = [];fid = fopen(file_path, 'r');% 读数是 fopen 的默认操作disp('正在读取网络度数数据...');
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OpenCV 线拟合算法
我正在尝试了解 OpenCV fitLine() 算法. 这是来自 OpenCV 的代码片段:icvFitLine2D 函数 - icvFitLine2D 我看到有一些随机函数选择近似点，然后计算从点到拟合线的距离(使用选择的点)，然后选择其他点并尝试使用选择的distType最小化距离. 有人可以澄清 distType计算权重#fitline" rel="noreferrer"
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如何在此日志数据上拟合曲线?
我对这个数据的拟合曲线有问题: 在 x 轴上，我们有关于风强度 (m/s) 的数据，在 y 轴上，我们有日志数据(捕鱼量).我只在没有对数的数据上拟合了一条曲线(nls 模型，高斯曲线)，但是当我尝试对数数据时，R 告诉我: nls(mean.w ~ k * exp(-1/2 * (x.wind - mu)^2/sigma^2) 中的错误，:单梯度 模型为:mean.w ~ k * ex
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当仅知道 y 峰值的 x 值时，将曲线拟合到点
我有一些奇怪的条件需要拟合曲线.我曾尝试在别处查找它，但我什至不确定我使用的是正确的行话.非常感谢任何帮助. 我正在尝试将多项式曲线拟合到一组四点.其中三点是已知的，但第四点有点棘手.我有最大 y 值的 x 值，但我不知道最大 y 值是多少.例如，假设在 (0,0)、(1,1) 和 (4,0) 处有已知点.最大 y 值在 x=3 处，因此第四个点是 (3, ymax).我如何将四阶多项式曲线
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如果参数完全拟合，为什么“curve_fit"不能估计参数的协方差?
我不明白 curve_fit 无法估计参数的协方差，因此引发了下面的 OptimizeWarning.以下 MCVE 解释了我的问题: MCVE python 代码段 from scipy.optimize import curve_fitfunc = lambda x, a: a * x弹出，pcov = 曲线拟合(f = func，xdata = [1]，ydata = [1])打印(
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Scipy 曲线拟合运行时错误:未找到最佳参数:函数调用次数已达到 maxfev = 1000
我想进行对数拟合.但我不断收到运行时错误: 未找到最佳参数:已达到对函数的调用次数最大费率 = 1000 我使用以下脚本.谁能告诉我我哪里出错了?我使用 Spyder 仍然是初学者. 导入数学将 matplotlib 导入为 mpl从 scipy.optimize 导入 curve_fit将 numpy 导入为 np#数据F1=[735.0,696.0,690.0,683.0,680
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scipy.optimize.curvefit:拟合不对称误差
我尝试使用 scipy.optimize.curvefit 将函数拟合到我的数据中. Q=optimization.curve_fit(func,X,Y, x0,ERR) 而且效果很好. 但是，现在我正在尝试使用非对称错误，但我不知道该怎么做 - 或者即使可能. 非对称错误我的意思是错误不是例如:3+-0.5 而是 3 +0.6 -0.2.所以 ERR 是一个有两列的数组.
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在 Python 中拟合分段函数
我正在尝试将分段定义的函数拟合到 Python 中的数据集.我已经搜索了很长时间，但我还没有找到答案是否可行. 要了解我正在尝试做什么，请查看以下示例(这对我不起作用).在这里，我试图将移位绝对值函数 (f(x) = |x-p|) 拟合到以 p 作为拟合参数的数据集. import scipy.optimize 就这样将 numpy 导入为 npdef fitfunc(x,p):如果x＞p
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如何从 ODR 结果计算标准误差?
我使用 scipy.odr 以适应 x 和 y 上的不确定性，并遵循这个问题 使用 scipy curve_fit 进行正确拟合，包括 x 中的误差? 拟合后，我想计算参数的不确定性.因此，我查看协方差矩阵的对角元素的平方根.我明白了: >>>打印(np.sqrt(np.diag(output.cov_beta)))[ 0.17516591 0.33020487 0.27856021]
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