curve-fitting相关内容

高斯拟合返回负西格玛

我的一种算法基于高斯函数执行自动峰值检测，然后根据sigma的乘数(用户设置)或“半峰全宽"确定边缘.在用户指定他/她希望将峰值限制在2 Sigma的情况下，该算法从峰值中心(mu)取-/+ 2 * sigma.但是，我注意到 curve_fit 返回的sigma可以为负，这是以前已经注意到的，如 MVCE #！/usr/bin/env python从scipy.optimize导入curve ..
发布时间：2021-04-27 20:32:37 Python

将最大凸包拟合到一组点的内部

我想找到适合于一组点内部的最大凸包.我有一组大致为圆形的点，我想拟合的圆之外有许多离群点.想象一个带有“太阳耀斑"的圆圈...我想适合这个圆圈，而完全不理会耀斑.我尝试了各种适合和剔除策略，但是效果不佳. 我已经搜索了很多，却没有找到解决方案.预先感谢. 解决方案 您需要的概念可能是alpha形状.凸包是alpha形状的子集，用于alpha的极值.Alpha形状使一组比凸包更近的点适 ..
发布时间：2021-04-27 20:32:31 其他开发

如何在3D中使用固定点进行多项式拟合

我在3D空间中有一组x，y，z点和另一个称为 charge 的变量，它表示在特定x，y，z坐标中沉积的电荷量.我想对此数据进行加权(通过检测器中沉积的电荷量加权，这恰好是更高的权重，以获得更多的电荷)，以使其通过给定点即顶点. 现在，当我对2D进行此操作时，我尝试了各种方法(将顶点带到原点，并对所有其他点进行相同的转换，并迫使拟合通过原点，从而使顶点确实很高重量)，但它们都不如Jaime在这 ..
发布时间：2021-04-27 20:32:27 Python

使用Python拟合3D多项式曲面

我有一个python代码，该代码根据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2度的多项式曲面. 我找到了执行此计算的Matlab命令.( https://www.mathworks.com/help/curvefit/fit.html) 加载坦率sf = ..
发布时间：2021-04-27 20:32:21 Python

从scipy.optimize.curve_fit获取与参数估计值相关的标准误差

我正在使用 scipy.optimize.curve_fit 将曲线拟合到我拥有的某些数据.在大多数情况下，这些曲线看起来非常吻合.出于某些原因，当我打印出来时，pcov = inf. 我真正需要的是计算与我适合的参数相关的误差，并且即使它确实给了我协方差矩阵，也不确定如何精确地做到这一点. 适合的模型是: def强度(x，R_out，R_in，K_in，K_out，a，b，c): ..
发布时间：2021-04-27 20:32:18 Python

python 2.7中的对数刻度上的最佳拟合线

这是对数刻度的网络IP频率等级图.完成此部分后，我尝试使用 Python 2.7 在对数对数刻度上绘制最佳拟合线.我必须使用matplotlib的“符号"轴比例尺，否则某些值将无法正确显示，并且某些值会被隐藏. 我正在绘制的数据的X值是URL，Y值是URL的相应​​频率. 我的数据如下: 'http://www.bing.com/search?q=d2l&src=IE-TopResu ..
发布时间：2021-04-27 20:32:15 Python

如何使线穿过3D点云?

我有一条电缆要从车辆上移到地面上.使用摄像头系统，我可以实时估计绳索接触地面的位置.车辆的运动和位置估计的不准确性导致着陆位置的点云.从这一点开始，我想得出电缆在地面上最可能的路径.我想实时实现这一目标，并且希望根据新数据来更新拟合度.被添加的新点的频率约为20 Hz，而车辆的运动速度约为1 m/s.因此，点云相当密集.电缆在地面上遵循的路径是平滑的(因为电缆是硬的)，并且在3D模式下(x，y，z ..
发布时间：2021-04-27 20:32:12 Python

如何在scipy.stats.gamma.fit中获取适合参数的误差估计?

我有一些适合使用scipy.stats的伽马分布.我能够提取形状，位置和比例参数，并且它们与我期望的数据范围看起来很合理. 我的问题是:是否有一种方法也可以获取参数中的错误?类似于curve_fit的输出.注意:我不直接使用曲线拟合，因为它无法正常工作，并且大多数时候无法计算伽玛分布的参数.另一方面，scipy.stats.gamma.fit可以正常工作. 这是我正在做的事的一个例子( ..
发布时间：2021-04-27 20:32:09 Python

我如何使用scipy.optimize.curve_fit在python上拟合一个好的Lorentzian?

我试图用一个以上吸收峰(莫斯鲍尔光谱)拟合一个洛伦兹函数，但是curve_fit函数不能正常工作，只拟合了几个峰.我怎么适应呢? 图:尝试调整多洛仑兹语 下面，我显示我的代码.请帮帮我. 将numpy导入为np导入matplotlib.pyplot作为plt从scipy.optimize导入curve_fitdef mymodel_hema(x，a1，b1，c1，a2，b2，c2，a ..
发布时间：2021-04-27 20:32:06 Python

使用Python 3中的Scipy将多个洛伦兹族拟合到布里渊谱

我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合布里渊光谱(具有多个峰).我有多个具有多个峰的光谱，并且正在尝试用洛伦兹函数(每个峰一个洛伦兹函数)拟合它们.我正在尝试自动化进行批量分析的过程(即使用scipy的峰发现算法来获取峰位置，峰宽度和峰高，并将其用作拟合的初始猜测).现在，我正在研究一个频谱，以了解总体思路是否可行，然后将其扩展为自动的，并可以使用我拥有的所有频谱.到目 ..
发布时间：2021-04-27 20:32:03 Python

优化的拟合系数，以实现更好的拟合

我正在使用minpack.lm包运行非线性最小二乘法. 但是，对于数据中的每个组，我想优化(最小化)拟合参数，类似于Python的 ps.我把数字和拟合线补齐了. 解决方案 不确定r，但是具有共享参数的最小二乘法通常很容易实现. 一个简单的python示例如下: import matplotlibmatplotlib.use('Qt4Agg')从matplotlib导 ..
发布时间：2021-04-27 20:32:00 其他开发

在R中拟合对数曲线

如果我在R中有一组线性的点，可以执行以下操作以绘制这些点，在它们上拟合一条线，然后显示该线: x = c(61,610,1037,2074,3050,4087,5002,6100,7015)y = c(0.401244，0.844381，1.18922，1.93864，2.76673，3.52449，4.21855，5.04368，5.80071)情节(x，y)估计= lm(y〜x)退缩(估计 ..
发布时间：2021-04-27 20:31:55 其他开发

如何在Python中比较两条3D曲线?

我有一个巨大的数组，其中的坐标描述了3D曲线，〜20000点.我正尝试使用较少的积分，而忽略了一些积分，比如说每2积分取1.当我这样做并绘制减少的点数时，形状看起来是相同的.但是，我想适当地比较两条曲线，类似于卡方检验，以查看缩小的图与原始图有多少不同. 是否有一种简单的内置方法来执行此操作，或者是否有人对如何解决此问题有任何想法. 解决方案 “行简化"的一般问题似乎是整个研究领域. ..
发布时间：2021-04-23 20:21:58 Python

使用散点确定未知3D曲面的法线向量

我有一组(拓扑上简单的) x，y，z 点.与它们每个相关联的是一个标量( s ).我想将结果可视化. 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 如果未知曲面，则可以使用delaunay三角剖分法使用 delaunay 将曲面拟合到点上.然后，您可以使用 vertexNor ..
发布时间：2021-04-02 18:58:16 其他开发

Python：时间序列数据的三次样条回归

我有如下数据。我想找到适合整个数据集的CUBIC SPLINE曲线（链接采样数据）。 到目前为止我已经尝试过的事情： 我经历了scipy的三次样条函数，但是所有这些函数只能在单个时间给出结果，而我希望在整个时间范围内只有一条曲线。 我通过绘制scipy.interpolate.splrep生成的4个结的样条系数的平均值来绘制图形，但结果并不理想并且没有解决我的目的。 可以帮 ..
发布时间：2020-10-13 05:42:04 Python

Python高斯拟合模拟高斯噪声数据

我需要使用高斯拟合对来自仪器的数据进行插值。为此，我想到了使用 scipy 中的 curve_fit 函数。 因为我想先在假数据上测试此功能，然后再在仪器上尝试使用，所以我编写了以下代码来生成嘈杂的高斯数据并将其拟合： from scipy.optimize import curve_fit import numpy import pylab ＃创建一个高斯函数 de ..
发布时间：2020-10-13 05:42:02 Python