scipy curve_fit 不喜欢数学模块
在尝试使用 scipy.optimize curve_fit 创建示例时，我发现 scipy 似乎与 Python 的 math 模块不兼容.虽然函数 f1 工作正常，但 f2 会抛出错误消息. from scipy.optimize import curve_fitfrom math import sin, pi, log, exp, floor, fabs, powx_axis = np.a
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在 3D 中拟合一条线
是否有任何算法可以从一组 3D 数据点返回直线方程?我可以找到很多来源，它们可以从 2D 数据集中给出一条线的方程，但在 3D 中没有. 谢谢. 解决方案 如果你想从另外两个中预测一个值，那么你应该使用 lstsq 和 a 参数作为您的自变量(加上一列 1 来估计截距)和 b 作为您的因变量. 另一方面，如果您只想获得数据的最佳拟合线，即如果您将数据投影到数据上，将最小化真实点
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python numpy/scipy 曲线拟合
我有一些要点，我正在尝试为这些点拟合曲线.我知道存在 scipy.optimize.curve_fit 函数，但我不了解文档，即如何使用该函数. 我的观点:np.array([(1, 1), (2, 4), (3, 1), (9, 3)]) 谁能解释一下怎么做? 解决方案 我建议你从简单的多项式拟合开始，scipy.optimize.curve_fit 尝试拟合您必须知道的函数
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如何在 Python 中应用分段线性拟合?
我正在尝试对数据集进行分段线性拟合，如图 1 所示 这个数字是通过设置在线获得的.我尝试使用代码应用分段线性拟合: from scipy import 优化导入 matplotlib.pyplot 作为 plt将 numpy 导入为 npx = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ,11, 12, 13, 14, 15])y = np.array
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如何使用 pylab 和 numpy 为我的数据拟合正弦曲线?
我试图表明经济遵循相对正弦的增长模式.我正在构建一个 python 模拟，以表明即使我们让某种程度的随机性占据上风，我们仍然可以产生一些相对正弦的东西. 我对我生成的数据很满意，但现在我想找到某种方法来获得与数据非常匹配的正弦图.我知道您可以进行多项式拟合，但您可以进行正弦拟合吗? 解决方案 您可以使用 最小二乘优化 函数在 scipy 中拟合任意函数到另一个函数.在拟合 sin 函
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如何在 Python 中进行指数和对数曲线拟合?我发现只有多项式拟合
我有一组数据，我想比较哪条线最能描述它(不同阶的多项式，指数或对数). 我使用 Python 和 Numpy，对于多项式拟合，有一个函数 polyfit().但是我发现没有这样的指数和对数拟合函数. 有吗?或者如何解决? 解决方案 For fit y = A + B log x, 只适合 y 对 (log x). >>>x = numpy.array([1, 7, 20, 5
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将密度曲线拟合到 R 中的直方图
R 中是否有将曲线拟合到直方图的函数? 假设您有以下直方图 hist(c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), rep(35, times=10), rep(45, times=4))) 看起来很正常，但它歪了.我想拟合一条扭曲的正态曲线来环绕这个直方图. 这个问题很基础，但我似乎在互联网上找不到 R 的答案. 解决方案 如果我正确理解您的
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将 n 个点逼近具有最佳拟合的曲线
我有一个包含 n 个点的列表(2D):P1(x0,y0), P2(x1,y1), P3(x2,y2) ...点满足每个点都有唯一坐标的条件，并且每个点的坐标xi,yi> 0 和xi,yi 都是整数. 任务是编写一个算法来逼近这些点 到曲线y = |Acos (Bx) | 最佳拟合(接近或等于 100%) 因此系数 A 和 B 尽可能简单. 我想用 C# 编写程序，但对我来说最大
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在重复的 x 位置上使用 y 点进行曲线拟合(Galaxy Spiral 臂)
我目前有一个 MATLAB 程序，它从星系中获取跟踪的旋臂的 RGB 图像，并选择最大的旋臂组件并仅绘制它. 我尝试使用 matlab 的内置曲线拟合工具和平滑样条来拟合它，我得到以下结果: p.x) x0=p.x;如果 (xxp.y) y0=p.y;如果 (yyCanvas->Pen->Color=clBlack；pic1.bmp->Canvas->MoveTo(x-i,y);pic
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Android 如何跟随手指画一条平滑的线
http://marakana.com/tutorials/android/2d-graphics-example.html 我在下面使用这个例子.但是当我在屏幕上移动手指太快时，线条会变成单个点. 我不确定我是否可以加快绘图速度.或者我应该用一条直线连接最后两个点.这两个解决方案中的第二个似乎是一个不错的选择，除非当您的手指移动得非常快时，您会看到一段很长的直线，然后是尖锐的曲线.
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使用散点确定未知 3D 表面的法向量
我有一组(拓扑简单的)x,y,z 点.与它们中的每一个相关联的是一个标量 (s).我想将结果可视化. 我如何确定每个节点的(单位)法线，然后根据 s 进行缩放，或者有没有办法获得空间分布的表面图(与数据点平行绘制)飞机)? 这是 3D 点的示例: 解决方案 所以，这是一个 4 维数据.您可以将数据可视化为 3 个变量(x、y 和 z)的函数.您可以使用颜色来表示第四个变量 (s
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使用 Python 拟合 3D 多项式曲面
我有一个 python 代码，它根据 x 和 y 值计算 z 值.总的来说，我有 7 个 x 值和 7 个 y 值以及 49 个 z 值，它们排列在一个网格中(x 和 y 分别对应一个轴，z 是高度). 现在，我想以 z = f(x,y) 的形式拟合一个 2 次多项式曲面. 我找到了一个执行此计算的 Matlab 命令.(https://www.mathworks.com/help/c
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Curve Fitting 3D 数据集
2D 数据的曲线拟合问题是众所周知的(LOWESS 等)，但给定一组 3D 数据点，我如何将 3D 曲线(例如平滑/回归样条)拟合到该数据? 更多:我试图找到一条曲线，拟合由没有已知关系的向量 X、Y、Z 提供的数据.本质上，我有一个 3D 点云，需要找到 3D 趋势线. MORE:对于含糊不清，我深表歉意.我尝试了几种方法(我还没有尝试修改线性拟合)，随机神经网络似乎效果最好.即，我
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Java中的正弦波曲线拟合
我正在使用 Apache Commons Math 包，我'有以下正弦波... 0.90, 0.85, 0.80, 0.83, 0.890.90, 0.85, 0.80, 0.83, 0.890.90, 0.85, 0.80, 0.83, 0.890.90, 0.85, 0.80, 0.83, 0.89 从上面的数据可以看出，wave有以下几个属性... 振幅 = .05 阶段 =
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在python中拟合sigmoid曲线
先谢谢了！我试图在一些数据上拟合一条 sigmoid 曲线，下面是我的代码 将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 plt从 scipy.optimize 导入 curve_fit====== 中间的一些代码 ========plt.scatter(drag[0].w,drag[0].s, s = 10, label = 'drag%d'%0)def sigm
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Python lmfit 在加权拟合后将卡方减小得太小
我正在使用带有以下代码的一些测试数据在 Python 2.7 中使用 lmfit 进行拟合.我需要权重为 1/y 的加权拟合(使用 Leven-Marq. 例程).我已经定义了权重并在此处使用它们: from __future__ 导入师从 numpy 导入数组，var从 lmfit 导入模型从 lmfit.models 导入 GaussianModel、LinearModel导入 matplo
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用于建模 3-D 表面的两参数非线性函数
我想用一个简单的方程来模拟这个表面，这个方程接受两个参数 (x,y) 值并产生一个 z 值.理想情况下是一个具有简单形式的方程.我尝试过 Monkey Saddle、多项式回归(3 阶和 4 阶)以及多线性和对数线性 OLS，并取得了一些成功(R^2 0.99)，但没有一个是完美的，尤其是对于曲线部分.似乎应该有一个简单的模型来预测这个表面.也许是一种非线性回归方法.有什么建议么?谢谢！ 使
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如何根据 Python 中数据集的最佳拟合确定微分方程的未知参数?
我正在尝试使用 python 将不同的微分方程拟合到给定的数据集.为此，我分别使用了 scipy 包和 solve_ivp 函数.只要我对微分方程中包含的参数(b = 0.005)有一个粗略的估计，这对我来说很好用，例如: 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt从 scipy.integrate 导入 solve_ivp将 numpy 导入为 np定义 f(x, y, b):dy
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