curve-fitting相关内容

在 Python 中优化微分方程中的常量

好的，那么我将如何编写代码来优化微分方程中的常量 a 和 b，例如 dy/dt = a*y^2 + b，使用curve_fit?我将使用 odeint 来求解 ODE，然后使用 curve_fit 来优化 a 和 b.如果您能就这种情况提供意见，我将不胜感激！ 解决方案 你绝对可以这样做: 将 numpy 导入为 np从 scipy.integrate 导入 o​​deint从 scip ..

发布时间：2021-12-31 12:13:29 python scipy curve-fitting ode odeint Python

为什么 scipy.optimize.curve_fit 不适合数据?

一段时间以来，我一直在尝试使用 scipy.optimize.curve_fit 对某些数据进行指数拟合，但我遇到了真正的困难.我真的看不出有什么原因这不起作用，但它只会产生一条海峡，不知道为什么！ 任何帮助将不胜感激 from __future__ 导入师导入 numpy从 scipy.optimize 导入 curve_fit导入 matplotlib.pyplot 作为 pyplot ..

发布时间：2021-12-31 12:10:21 python matplotlib scipy curve-fitting data-fitting Python

使用 scipy curve_fit 正确拟合包括 x 中的错误?

我正在尝试使用 scipy.optimize.curve_fit 拟合包含一些数据的直方图.如果我想在 y 中添加错误，我可以简单地通过将 weight 应用于拟合来实现.但是如何应用 x 中的错误(即在直方图的情况下由于 binning 引起的错误)? 我的问题也适用于使用 curve_fit 或 polyfit 进行线性回归时 x 中的错误；我知道如何在 y 中添加错误，但在 x 中不知 ..

发布时间：2021-12-31 12:09:38 python numpy scipy curve-fitting Python

拟合由两种不同状态组成的数据的曲线

我正在寻找一种通过一些实验数据绘制曲线的方法.数据显示了一个小线性区域，梯度较浅，在阈值之后是陡峭的线性区域. 我的数据在这里:http://pastebin.com/H4NSbxqr 我可以相对容易地用两条线拟合数据，但我想用一条连续线理想地拟合 - 它应该看起来像两条线，在阈值附近有一条平滑的曲线将它们连接起来(数据中的~5000，如图所示)以上). 我尝试使用 scipy. ..

发布时间：2021-12-31 12:06:29 python numpy matplotlib scipy curve-fitting Python

在 scipy python 中使用 UnivariateSpline 拟合数据

我有一个实验数据，我试图在 scipy 中使用 UnivariateSpline 函数拟合曲线.数据如下: x y13 2.40407012 1.58813411 1.76011210 1.77136009 1.86008708 1.95578​​907 1.91040806 1.65591105 1.77895204 2.62471903 1.69809902 3.02260701 3.30 ..

发布时间：2021-12-31 12:05:31 python numpy scipy curve-fitting Python

Python 曲线拟合库，允许我为参数分配界限

我希望能够执行拟合，允许我将任意曲线函数拟合到数据，并允许我设置参数的任意边界，例如我想拟合函数: f(x) = a1(x-a2)^a3\cdot\exp(-\a4*x^a5) 然后说: a2 在以下范围内:(-1, 1) a3 和 a5 为正 有很好的 scipy curve_fit 函数，但它没有t 允许指定参数范围.还有很好的 http://code.google.com/ ..

发布时间：2021-12-31 12:04:27 python scipy numeric curve-fitting pyminuit Python

SciPy 中的指数曲线拟合

我有两个 NumPy 数组 x 和 y.当我尝试使用指数函数和 curve_fit (SciPy) 与这个简单的代码 拟合我的数据时 #!/usr/bin/env python从 pylab 导入 *从 scipy.optimize 导入 curve_fitx = np.array([399.75, 989.25, 1578.75, 2168.25, 2757.75, 3347.25, 393 ..

发布时间：2021-12-31 12:03:39 python numpy scipy curve-fitting Python

scipy.curve_fit() 返回多行

我是 Python 新手，并试图使用以下代码拟合数据集分布.实际数据是一个列表，包含两列——预测市场价格和实际市场价格.我试图使用 scipy.curve_fit() 但它给了我在同一个地方绘制的多条线.任何帮助表示赞赏. # 导入必要的模块并定义一个函数.从 scipy.optimize 导入 curve_fit从 matplotlib 导入 pyplot 作为 pltdef func(x, ..

发布时间：2021-12-31 12:00:54 python matplotlib scipy curve-fitting Python

使用 scipy 插入闭合曲线

我正在编写一个 python 脚本来用样条插入一组给定的点.这些点由它们的 [x, y] 坐标定义. 我尝试使用此代码: x = np.array([23, 24, 24, 25, 25])y = np.array([13, 12, 13, 12, 13])tck, u = scipy.interpolate.splprep([x,y], s=0)新 = np.arange(0, 1.00 ..

发布时间：2021-12-31 12:00:10 python numpy scipy interpolation curve-fitting Python

任意轮廓的平滑样条表示，f(长度)-->x,y

假设我有一组 x,y 坐标来标记轮廓上的点.有没有一种方法可以构建轮廓的样条表示，我可以在沿其长度的特定位置对其进行评估并恢复插值的 x、y 坐标? X 和 Y 值之间通常不是 1:1 对应的情况，因此单变量样条对我没有好处.双变量样条会很好，但据我所知，scipy.interpolate 中用于评估双变量样条的所有函数取 x,y 值并返回 z，而我需要给出 z 并返​​回 x,y(因为 x ..

发布时间：2021-12-31 11:58:21 numpy scipy curve-fitting bezier spline Python

使用 Python 将 sigmoid 函数(“S"形曲线)拟合到数据

我正在尝试将 sigmoid 函数拟合到我拥有的一些数据，但我不断收到:ValueError:无法确定拟合参数的数量. 我的数据如下所示: 我的代码是: from scipy.optimize import curve_fit定义 sigmoid(x):返回 (1/(1+np.exp(-x)))popt, pcov = curve_fit(sigmoid, xdata, ydata, ..

发布时间：2021-12-31 11:58:11 python-3.x scipy curve-fitting sigmoid 其他开发

在python中只拟合具有多个参数的函数的一个参数

在python中我有一个有很多参数的函数.我想将此函数拟合到数据集，但只使用一个参数，其余参数我想自己提供.下面是一个例子: def func(x,a,b):返回 a*x*x + b对于 xrange(10) 中的 b:popt,pcov = curve_fit(func,x1,x2) 在这里，我希望只对 a 进行拟合，参数 b 取循环变量的值.这怎么办? 解决方案 您可以将 func ..

发布时间：2021-12-31 11:55:25 python scipy curve-fitting Python

具有多个自变量的 Python 曲线拟合

Python 的 curve_fit 计算具有单个自变量的函数的最佳拟合参数，但是有没有办法使用 curve_fit 或其他方法来拟合具有多个自变量的函数?例如: def func(x, y, a, b, c):返回 log(a) + b*log(x) + c*log(y) 其中 x 和 y 是自变量，我们希望拟合 a、b 和 c. 解决方案 您可以向 curve_fit 传递自变量的 ..

发布时间：2021-12-31 11:49:48 python scipy curve-fitting Python

平滑希尔伯特曲线

我正在尝试平滑 希尔伯特曲线.我可以定义点并用直线连接它们，但我想要一条边缘不那么尖锐的路径.我尝试使用越来越高阶的贝塞尔曲线连接曲线，但这不起作用，当我尝试重新连接它们时，路径中总是存在“扭结": 我觉得这是一个已解决的问题，但我没有在寻找正确的术语. 解决方案 如何为此使用分段三次...不管是 BEZIER SPLINE 还是其他什么.您只需要将补丁与正确的点调用序列连接起来，而 ..

发布时间：2021-12-30 18:57:34 math graphics curve-fitting bezier 其他开发

如何在 R 中为我的数据拟合平滑曲线?

我正在尝试在 R 中绘制平滑曲线.我有以下简单的玩具数据: >X[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10>是[1] 2 4 6 8 7 12 14 16 18 20 现在，当我使用标准命令绘制它时，它看起来很颠簸和前卫，当然: >plot(x,y, type='l', lwd=2, col='red') 如何使曲线平滑，以便使用估计值使 3 条边变圆?我知道有很多方法可以拟合平滑曲 ..

发布时间：2021-12-21 09:16:06 r plot curve-fitting 其他开发

如何对 SciPy 曲线拟合施加约束?

我正在尝试使用自定义概率密度函数拟合一些实验值的分布.显然，结果函数的积分应该总是等于1，但是简单的scipy.optimize.curve_fit(function, dataBincenters, dataCounts) 的结果永远不满足这个条件.解决此问题的最佳方法是什么? 解决方案 您可以定义自己的残差函数，包括一个惩罚参数，如下面的代码中详述，其中事先知道沿区间的积分必须为2.. ..

发布时间：2021-12-20 15:57:11 python optimization scipy curve-fitting Python

SVG 路径上的 Catmull-Rom 插值

我正在尝试使用 SVG 路径创建高性能、美观的铅笔工具. 我正在记录鼠标坐标以绘制路径.为了获得高保真路径(精确到用户的运动)，我需要为每个像素运动记录一个点. 保留路径中的每一个点都会产生大量的点，这对于以后的协作功能不是的理想选择(来回发送大量的点效率不高)，再加上解析每次我需要操纵它们的巨大路径都是一个瓶颈 在路径的线性区域，删除冗余点，只保留表示线段所需的点 - 我使用 ..

发布时间：2021-12-17 17:54:53 svg computational-geometry curve-fitting catmull-rom-curve 其他开发

拟合 ggplot2、geom_smooth 和 nls

我试图用方程拟合指数衰减函数(RC 类系统)上的数据: 我的数据位于以下数据框中: dataset ..

发布时间：2021-12-15 13:29:04 r ggplot2 curve-fitting 其他开发

使用 matplotlib/numpy 进行线性回归

我正在尝试在我生成的散点图上生成线性回归，但是我的数据是列表格式，并且我可以找到的所有使用 polyfit 的示例都需要使用 排列.arange 不接受列表.我对如何将列表转换为数组进行了高低搜索，但似乎没有什么清楚的.我错过了什么吗? 接下来，如何最好地使用我的整数列表作为 polyfit 的输入? 这是我正在关注的 polyfit 示例: from pylab import *x ..

发布时间：2021-12-11 14:17:25 python numpy matplotlib linear-regression curve-fitting Python

将 scipy curve_fit 用于可变数量的参数

我有一个拟合函数，其形式如下: def fit_func(x_data, a, b, c, N) 其中a、b、c是lenth N的列表，其中的每一项都是scipy.optimize.curve_fit()中要优化的可变参数，N是用于循环索引控制的固定数. 关注这个问题 我想我可以修复 N，但我目前正在调用 curve_fit 如下: params_0 = [a_init, b_init ..

发布时间：2021-12-08 13:08:21 python-2.7 scipy curve-fitting 其他开发