如何使用数据集来拟合 3D 表面?
我正在尝试将此 X、Y、Z 数据集拟合到未知表面. 不幸的是，线性拟合不足以显示表面数据.我认为多项式拟合可能适合这种情况.另外，问题是我不知道如何构建多项式拟合函数来完成曲面拟合. 任何帮助都会很棒. 谢谢 将 numpy 导入为 np从 matplotlib 导入 pyplot 作为 plt从 mpl_toolkits.mplot3d 导入 Axes3DX = [[2, 2
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如何在for循环中使用curve_fit函数在python中一次性创建多个回归?
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如何告诉gnuplot忽略非收敛拟合
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多个ODE函数中的曲线拟合参数
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您好，我正在尝试学习如何正确使用lmfit，并且我认为我计算出的拟合误差是错误的.我有一些在y上有错误的数据，当我进行拟合时，我称之为(我尝试进行简单的线性拟合): weight = 1/errout = line_fit.fit(y，par，x = x，weights = weight) 我假设这将计算卡方并使用分母中的误差.但是，它似乎无法正常工作.拟合看起来不错，并且为错误提供了一个
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使用curve_fit拟合列表中2个变量的数据
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scipy的指数衰减仅给出阶跃函数
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如何在拟合过程中向曲线添加权重而不向数据点添加权重?我要使用什么导入/功能?
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我有2组点(X，Y).我要: 使用polifit来适应线条 给出一个Y来预测一个X 这是数据集: X Y-0.00001 5.400000e-08-0.00001 5.700000e-080.67187 1.730000e-071.99997 9.150000e-072.67242 1.582000e-064.00001 3.734000e-064.67193 5.414000e
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我正在尝试使用SciPy curve_fit将数据拟合到用户定义的函数中，该函数在以固定功率(func1)拟合到函数时可以工作.但是，当函数包含幂作为参数来适合(func2)时，curve_fit不起作用. 如果我使用关键字 p0 提供参数的初始猜测，则 Curve_fit仍然不起作用.我不能使用 bounds 关键字，因为我没有的SciPy版本. 此脚本说明了这一点: import
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为什么要"scipy.optimize.minimize"?给我这么不好的身材?
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