我从python中的一个函数创建了数据，所以我认为拟合需要完美，但事实并非如此，我不知道为什么 import matplotlib.pyplot as pltfromscipy.optimize import curve_fit
return V * np.cos(2*np.pi*f *x + phi) + offset
xData = np.a
浏览 63提问于2020-04-17得票数 0
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我有一些数据，我想申请一个适合，然后执行一个x-平方测试，以获得良好的拟合。到目前为止，我所做的是定义一个函数来描述我正在应用的fit (正弦拟合)，然后通过从popt获取fit参数，然后在前面定义的函数中使用它们来生成一个fit，然后使用scipy.optimize.curve_fit然后我取测量的数据和拟合的数据，并将它们放入scipy.stats.chisq
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
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我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一些数据。我有，也有，但似乎都没有回答我的问题。def func_cos(t,A,omega,dphi,C):
# A is the amplitude, omega the frequency
浏览 1提问于2019-12-11得票数 3
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我正在尝试使用lsqcurvefit拟合美国过去50年的温度数据，但我担心我的拟合函数语法不好。拟合函数本身的形式如下：从时间到N求和，我希望t对应于称为i=1的时间向量。理想情况下，拟合应该返回描述温度数据的a、b、c、v和p的值。
我正在尝试<e
浏览 2提问于2013-05-14得票数 0
这是我在Stack Overflow上的第一篇文章，如果有任何信息丢失，请耐心等待。我正在尝试使用Python2.7.15(ubuntu18.04)和scipy.optimize.curve_fit()通过数据来拟合函数。这个拟合函数由可变数量的指数和相关参数组成，这些参数通过我的拟合函数的*args参数传递。
我尝试将参数的向量传递给我的拟合函数</em
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
设(cos(x)exp(x))是任何简单函数。我想将渐近函数转换为函数(a*cos(x) exp(x)+b)，并将参数(a，b)拟合为数据。from sympy import symbolsfrom
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
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我想知道在python中，将数据点拟合到非线性函数的正确方法应该是什么。f(t, x) = x1*e^(x2*t)t_data = np.array([0.5, 1.0, 1.5, 2.0,.......
浏览 16提问于2016-10-14得票数 1
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我有一个函数，我想要在知道曲线拟合误差的情况下进行曲线拟合。我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit来做这件事，但是遇到了问题。现在我的代码是：import matplotlib.pyplot as plt
pi2))*np.exp(-t/T_2)*np
浏览 1提问于2015-01-17得票数 1
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给定一些实时物理进程(如网络流量)的数据值，它是查找函数的名称，该函数的名称“充其量”与数据匹配。我有一组y=f(t)类型的函数，其中y和t是真实的：以及数据值的列表：从给定的集合中查找函数的最简单的方法是什么，它将生成非常相似的值？PS：
浏览 2提问于2009-12-08得票数 1
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我正在编写一个函数来进行非线性曲线拟合，并且遇到了这样的错误：6 PNPH_I_4 2.604 10000 2400 0.0 0.000000 2165.3
当我在我的数据框架的这个较小的版本上调用这个<e
浏览 0提问于2016-03-29得票数 4
当我使用scipy curve_fit将我的数据拟合到这个函数时，我得到了一个奇怪的结果。*freq*t) + a1*np.sin(2.*1*np.pi*freq*t) + a2*np.sin(2.*2*np.pi*f
浏览 5提问于2017-07-28得票数 1
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我想要拟合以下函数： upsilon=0.25 E0=0.0154由于我不理解的原因，我不能正确地拟合数据。我的函数毫无疑问是正确的，因为当我使用正确的猜测时：
guess=np.array([0.33226685047281592707364253044085
浏览 5提问于2017-08-15得票数 2
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我试图在不使用polyfit和polyval的情况下，将一条线与某些数据相匹配。在如何实现这个问题上，我已经得到了一些很好的帮助，并且我已经让它使用了一个简单的sin函数。然而，当应用于我试图适应的函数时，它不起作用。[x.^0];
V = [x.^i V];
Vfit = [x.第二个循环是我</em
浏览 1提问于2014-04-24得票数 0
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作为一名物理学家，我的测量数据几乎总是有x和y误差。我可以使用gnuplot或PythonPython语言中的scipy.optimize.curve_fit将像a x^2 \exp(-b x^2)这样的函数适合它。我在两个程序中得到的a和b的拟合误差只给出了拟合的等级，而不是a和b的实际误差。
因此，虽然我有一个协方差矩阵，但当我将y-errors加倍时，它不会改变。在实验手册中，它展示了如何进行加权线性拟合并<e
浏览 6提问于2013-04-30得票数 2
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在我目前(与天体物理学相关的)研究项目中，scipy.optimize.curve_fit()的使用是很重要的.现在我正在编写一份出版物，我想在我的论文中引用scipy.optimize.curve_fit我目前的论文草稿提到curve_fit()如下：
我想确保我对“函
浏览 0提问于2015-06-19得票数 0
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Matlab中的五参数曲线拟合
、、、、
我正在处理一个带有表单输入函数的曲线拟合问题d=((xi-xa)+a*cos(theta))^2+(h+a*sin(theta))^2;这里xa，a，theta，h和k是参数，我们需要计算v(xi)这里，蓝点表示观测值，红线表示从输入函数获得的理论曲线这个拟
浏览 2提问于2014-12-06得票数 1
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我的计划是从1-9迭代n，并选择具有最高的那个。
到目前为止，我已经和numpy.polyfit和scipy.optimize.curve_fit玩过了。numpy.polyfit只适用于多项式，所以虽然我可以生成“最佳拟合”多项式，但无法确定正弦项的参数A和lambda。如果我已经知道了误差(X)的多项式部分的多项式的顺序，scipy.optimize.curve_fit就会工作得很好。是否有一种聪明的方法可以同时使用numpy.p
浏览 0提问于2019-09-09得票数 3
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我正在尝试使用SciPy的optimize.curve_fit来拟合一些散乱数据的函数，但我需要拟合曲线下的面积与基于散乱数据计算的面积相同，并且曲线通过数据的起始点和结束点。为了做到这一点，我在惩罚公式中使用由散乱数据定义的面积(积分)，就像在this answer中一样，同时像建议的here一样用参数sigma来权衡拟合。不幸的是，当包含积分约束时，我无法使我的拟合通过初始点和
浏览 197提问于2021-04-19得票数 1
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我尝试用scipy.optimize.curve_fit创建函数来满足数据的需要。如果我想考虑数据中的背景噪声，例如线性函数，我将拟合函数与这个线性函数结合起来，例如： function(x, *connected_parameters[self.param_count:
浏览 1提问于2019-08-29得票数 0
我试图用光滑函数(小于5参数)近似经验累积分布函数()，例如广义logistic函数。然而，使用scipy.optimize.curve_fit，拟合操作会给出非常糟糕的近似，或者根本不起作用(取决于初始值)。变量series表示存储为pandas.Series的数据。, xdata = series, ydata = ecdf(series), p0 = (0.1, 10.0, 0.1, 0.1))[0]
我应该使用另一种类型的功能
浏览 1提问于2018-08-31得票数 0
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