关于Scipy优化曲线拟合的问题
Scipy优化曲线拟合是一种基于SciPy库的优化方法，用于通过最小化误差函数来拟合给定的数据点。它可以应用于多种领域，如信号处理、数据分析、机器学习等。
Scipy是一个强大的科学计算库，提供了许多用于数值计算和优化的工具。其中优化模块（scipy.optimize）包含了曲线拟合功能。对于曲线拟合问题，一般可以将其转化为一个最小化误差函数的优化问题。
优化曲线拟合的步骤如下：
- 定义误差函数：根据拟合问题的特点，定义一个误差函数，该函数衡量了拟合曲线和实际数据点之间的差异。
- 选择合适的优化算法：SciPy提供了多种优化算法，如Levenberg-Marquardt算法、最小二乘法等。根据实际问题选择合适的优化算法。
- 进行优化：调用SciPy的优化函数，传入定义的误差函数和起始参数值，进行优化过程。优化过程中，通过迭代调整参数值，使得误差函数达到最小值。
- 分析拟合结果：分析拟合后的参数值、拟合曲线和数据点的拟合程度。可以绘制拟合曲线和数据点的对比图，评估拟合的质量。
在腾讯云的相关产品中，可以使用腾讯云的机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TCIA）来进行曲线拟合任务。TCIA提供了丰富的机器学习工具和算法，可以支持曲线拟合等任务的处理和优化。您可以通过腾讯云的官方网站了解更多关于TCIA的详细信息和使用方法。
参考链接：
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1回答
曲线拟合大型数据集
、、、
现在，我正在尝试将曲线拟合到一个大型数据集；有两个数组，x和y，每个数组都有352个元素。我对数据拟合了一个多项式，效果很好：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
poly=np.poly1d(coeff)
但我需要一条更精确的优化曲线，所以我一直在尝试用scipy拟合曲线。以下是我到目前为止拥有的代码：
import numpy as np
import scipy
from scipy import scipy.opt
浏览 3提问于2011-07-28得票数 2
1回答
我正在尝试使用scipy optimise的curve_fit将余弦平方曲线拟合到我拥有的数据中。不幸的是，我得到的是一条直线。，BUt。希望有人能帮助我。
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import numpy as np
x = ar(range(10))
y = ar([0,1,2,3,4,5,4,3,2,1])
def cosq(x,a,x0):
retu
浏览 21提问于2019-08-12得票数 0
我使用SciPy.optimize.curve_fit https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve来获得曲线拟合函数的系数，SciPy函数将模型函数作为其第一个参数，因此，如果我想进行线性曲线拟合，我会将以下函数传递给它： def objective(x, a, b):
return a * x + b 如果我想要二次多项式曲线拟合，我会传递以下内容： def objective(x, a, b, c):
return a * x + b * x**2 + c 以此类推，我
浏览 24提问于2021-11-21得票数 1
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我在scipy库中搜索贝叶斯曲线拟合的内置模块，但我找不到一个。我找到的只有：
但是这个链接的描述说这是非线性最小二乘拟合。我的问题是，我们是否必须实现自己的贝叶斯曲线拟合模块，或者是否有我可能遗漏的这样的模块？
浏览 1提问于2016-10-22得票数 0
1回答
最近，我开始将流行病建模作为个人项目工作的一部分。我正在尝试用Python来完成这项工作
我遇到的一个需求是如何在Python中执行曲线拟合。我读过一些文章，解释了如何使用scipy库对指数函数或线性函数进行曲线拟合。但在大流行期间，增长曲线可能是指数型的，也可能是线性的。
如何在Python中执行任意随机数据的曲线拟合，而不知道它是线性的还是指数的？
浏览 4提问于2020-05-25得票数 0
1回答
python相对较新，主要用于绘图。我目前正试图确定一条最佳拟合线使用4参数logistic (4PL)方程和曲线拟合从枕木。有一两个站点显示了4PL是如何工作的，但无法让它们为我的数据工作。示例，但类似的4PL数据如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import scipy.optimize as optimization
xdata = [2.3, 2.3, 2, 2, 1.7, 1.7, 1, 1, 0.000001, 0.000001, -1, -1]
ydata
浏览 8提问于2017-10-10得票数 0
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我有一个Matlab的参考例程，我正试图将它转换为numpy/scipy。我遇到了一个曲线拟合问题，这是我在Python中无法解决的。这里有一个简单的例子来说明这个问题。这些数据完全是合成的，而不是问题的一部分。
假设我试图拟合一个有噪音数据的直线模型-
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y = [0.1075, 1.3668, 1.5482, 3.1724, 4.0638, 4.7385, 5.9133, 7.0685, 8.7157, 9.5539]
对于Matlab中的未加权解，我将编写
g = @(m, b, x)(m*x + b)
f = fitt
浏览 13提问于2019-11-21得票数 1
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我有冷却曲线的多个测量值。问题是每条曲线的起始温度都是不同的。如何将python中的曲线拟合到此数据，以便预测给定起始温度的冷却曲线？ 据我所知，scipy.optimize.curve_fit不适用于此。 数据如下所示： ?
浏览 26提问于2019-12-04得票数 1
我有一个数据，我试图拟合一个指数，这个数据并不理想，但是当使用JMP内置曲线拟合函数时，它按预期工作，并且我得到了数据的一个很好的近似值(请参见下图，JMP拟合曲线指数3P)。
我知道我正在尝试使用python库scipy.optimize和中描述的curve_fit函数来复制它。然而，这产生了非常不同的曲线，请参见下图。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
df = pd.read_csv('test.
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
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曲线是：
import numpy as np
import scipy.stats as sp
from scipy.optimize import curve_fit
from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_fit#
import xlwings as xw
import os
import pandas as pd
我试着运行了一条简单的曲线拟合于fit :这回。
Out[156]:
(array([ 1., 1.]), array([[ inf, inf],
[ inf, inf]]))
浏览 1提问于2018-01-11得票数 4
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问题
我已经创建了一个曲线拟合练习(见下面的函数代码)，但是我想添加到这个功能中。
我需要能够定义以下条件：slope at min(xdata) = 0。
(换句话说:我希望拟合的曲线从水平梯度开始)
我已经尝试过的
我花了相当多的时间研究，并评估了其他选项(和bit函数scipy.optimize.fmin_slsqp、scipy.optimize.minimize等)。lmfit只允许我对参数设置一个静态条件，例如p1 =2* p2 + 3，但是它不允许我动态地寻址min(xdata)，并且不能在约束中使用派生。
Scipy只允许我最小化函数(找到一个最优的x，但参数p已经知道)。也可以
浏览 7提问于2017-10-10得票数 1
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我不明白这个数据拟合有什么问题：
from scipy.optimize import curve_fit
def sin_fit(x, *p):
a,b,c,d= p
return a + b*np.sin(c*x+ d)
# p0 is the initial guess for the fitting coefficients
p0 = [0.1, 1., 1., 0.1]
coeff, var_matrix = curve_fit(sin_fit, t, data, p0=p0)
我猜要么是有什么明显的错误，我现在遗漏了什么，要么我不能使用scipy中的曲线拟合来解
浏览 1提问于2014-10-14得票数 2
2回答
我正在尝试用曲线拟合Waldram图，这样我就可以画出我自己的。我使用了一个程序，从图表中获得了一条曲线作为点数据，并想要计算出公式。
我对SciPy有一定的了解，在我看来，你需要知道曲线的公式应该是什么，而我不知道。有没有一种方法可以在不知道一般公式的情况下求解最佳拟合曲线？
浏览 0提问于2017-03-01得票数 2
我使用进程p= Runtime.getRuntime().exec在Java语言中运行了一个曲线拟合Python脚本，在我对scipy.optimize.curve_fit的一次调用之后，Java没有得到输出。我正在拟合一个分段误差函数，如下所示。 我创建了一个“虚拟”版本的函数，以检查曲线拟合是否在此基础上工作，它做到了。但是，当我将曲线拟合应用于实际数据时，Java没有得到该语句下面的任何输出。 我在终端中运行了Python代码，它工作得很好。 Java代码： String[] command = new String[2];
command[0] = "python";
浏览 37提问于2019-05-22得票数 0
1回答
Python中已知系数的曲线拟合
、、、、
我试过使用Numpy，Scipy和Scikitlearn，但是找不到我所需要的任何一个，基本上我需要对数据集进行曲线拟合，但是将一些系数限制在已知的值上，我找到了如何在MATLAB中使用fittype，但在python中却做不到。
在我的例子中，我有一个X和Y的数据集，我需要找到最好的拟合曲线，我知道它是二次多项式(ax^2 + bx + c)，我知道它是b和c的值，所以我只需要它来找到a的值。
我在MATLAB中找到的解决方案是，这与我的问题相同，但由于它们的多项式为5次，我如何在python中做类似的事情呢？
添加一些信息:我需要对数据集进行曲线拟合，所以像scipy.optimize.c
浏览 2提问于2021-10-26得票数 0
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有一个关于指数曲线拟合的问题，但我没有找到任何关于如何创建幂曲线拟合的材料，比如：
y = a*x^b
在Excel中有一种方法可以做到这一点，但是在Python中可以吗？
浏览 28提问于2016-09-22得票数 3
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我需要使用scipy的curve_fit函数进行简单的曲线拟合。但是，我的数据是矩阵形式的。我可以很容易地在numpy中做到这一点，但我想看看适合scipy的好处。
问题：
AX =B -->给定A，找出X的最小平方误差。
from scipy.optimize import curve_fit
def getXval():
a = 4; b = 3, c = 1;
f0 = a*pow(b, 2)*c
f1 = a*b/c
return [f0, f1]
def fit(x, a0, a1):
res = a0*x[0] + a1*x[1]
浏览 0提问于2012-07-18得票数 4
1回答
枕极小/枕曲线拟合/拟合
、、、
log(VA) =γ-+βK^(-eta)
我试图用非线性最小二乘来估计上面的函数。我使用了3种不同的软件包(最小值包、曲线拟合包和lmfit模型)，但是我在每个包中都发现了不同的参数结果。我不明白为什么。如果有人能提供解决方案或提供不同的解决方法，我将非常感激。
SCIPY-MINIMIZE
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize, curve_fit
from lmfit import Model, Parameters
L = np.array([0.299, 0.295, 0.290, 0.284, 0.279,
浏览 4提问于2021-09-03得票数 3
我在用scipy.optimize.leastsq进行曲线拟合。例如，对于高斯：
def fitGaussian(x, y, init=[1.0,0.0,4.0,0.1]):
fitfunc = lambda p, x: p[0]*np.exp(-(x-p[1])**2/(2*p[2]**2))+p[3] # Target function
errfunc = lambda p, x, y: fitfunc(p, x) - y # Distance to the target function
final, success = scipy.optimize.leasts
浏览 6提问于2016-10-17得票数 2
我有一个自定义损失f =x+y，其中我有这样的约束:当优化f时，x应该在(0.10，0.2)的范围内，y应该在(0.6，0.1)的范围内，y是实际标签和预测标签之间的均方差，x是不同类型的作业。该模型不是基于x进行训练的；但是，在预测范围内获得不同类型的作业时，需要对其进行优化。
我遇到了关于如何将scipy.optimize与函数参数的界限一起使用的。然而，我的主要问题是我有一个自定义的损失函数total_loss(y_pred，y_true)，它使用"SGD“作为优化器来使用Keras作为损失函数。现在，为了包含参数的边界范围，我想使用带Keras的scipy.optimize.m
浏览 18提问于2019-08-05得票数 0
我有一个实验数据，我正在尝试使用scipy中的UnivariateSpline函数来拟合曲线。数据如下所示：
x y
13 2.404070
12 1.588134
11 1.760112
10 1.771360
09 1.860087
08 1.955789
07 1.910408
06 1.655911
05 1.778952
04 2.624719
03 1.698099
02 3.022607
01 3.303135
下面是我正在做的事情：
import matplotlib.pyp
浏览 0提问于2013-07-29得票数 16
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SciPy全局最小曲线拟合
、、、、
我使用的是scipy.optimize.curve_fit，但我怀疑它正在收敛到局部最小值，而不是全局最小值。
我尝试通过以下方式使用模拟退火：
def fit(params):
return np.sum((ydata - specf(xdata,*params))**2)
p = scipy.optimize.anneal(fit,[1000,1E-10])
其中specf是我试图拟合的曲线。但是，即使返回值表明达到了全局最小值()，p中的结果也明显比curve_fit返回的最小值差。
我怎样才能提高结果？在SciPy中有没有全局曲线拟合？
浏览 1提问于2011-03-22得票数 7
1回答
是否有任何方法在数据集中进行异常检测，使用递归曲线拟合和删除与曲线相关的最大均方误差的点，直到达到可接受的阈值？
对于python2.7，我使用的是scipy.optimize.curve_fit函数，最好是使用python。
浏览 5提问于2015-05-18得票数 0
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1回答
因此，这里面临的问题是Monod方程与实验数据的曲线拟合。细菌生长和降解有机碳的模型如下所示： dX/dt = (u *S*X )/(K + S) dS/dt = ((-1/Y) *u*S*X )/(K + S) 这些方程是使用scipy odeint函数求解的。集成后的结果被存储到两个向量中，一个用于增长，另一个用于降级。下一步是将该模型与实验观察到的数据进行曲线拟合，并估计模型参数: u、K和Y。一旦运行代码，就会产生以下错误： File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py&#
浏览 75提问于2020-06-13得票数 1
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我有一些，我是适合伽马分布使用scipy.stats。我能够提取形状、loc和缩放参数，它们与我期望的数据范围看起来是合理的。
我的问题是:有什么方法也可以得到参数中的错误吗？类似于curve_fit的输出。注意:我不直接使用曲线拟合，因为它不能正常工作，而且大多数时候无法计算伽马分布的参数。另一方面，scipy.stats.gamma.fit工作正常。
这是我正在做的事情的一个例子(不是我的实际数据)。
from scipy.stats import gamma
shape = 12; loc = 0.71; scale = 0.0166
data = gamma.rvs(shape, lo
浏览 2提问于2015-07-11得票数 9
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我正在尝试将sigmoid曲线拟合到一小部分点上，基本上是从一组观察值中生成一条概率曲线。我使用的是scipy.optimize.curve_fit，略微修改了逻辑函数(以便完全绑定在0，1内)。目前，我用dogbox方法和一个精确的tr_solver获得了最大的成功。
当我尝试运行代码时，对于某些数据点，它将引发：
ValueError: `x0` violates bound constraints.
我没有遇到这个问题(使用相同的代码和数据)，直到我更新到最新版本的numpy/scipy (numpy 1.17.0，scipy 1.3.1)，所以我相信它是这个更新的结果(我不能降级，因为
浏览 247提问于2019-08-23得票数 11
2回答
如何计算非线性曲线拟合的判定系数(R2)和均方误差(RMSE)。下面的代码直到曲线拟合为止。那么如何计算R2和RMSE呢？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
x = np.linspace(0,4,50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
yn = y + 0.2*np.random.normal(size=len(x)
浏览 3提问于2013-11-21得票数 3
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用指数函数拟合时间序列数据
、、、、
我必须将以下指数函数拟合到时间序列数据()中。
$C(t)$ = $C_{\infty} (1-\exp(-\frac{t}{\tau}))$
我想要计算C(t)达到$C_{\infty}$的时间尺度$\tau$。我想请教一下如何计算$\tau$。我找到了一个使用曲线拟合的示例。但是我不确定如何在scipy中使用curve_fit库来设置上述问题。
浏览 20提问于2021-04-13得票数 0
我正在尝试曲线拟合一个数据集，这是我从and集成中得到的，lmfit说它包含NaN值。 同样的数据被scipy_curvefit拟合，这是超级糟糕的。我正在尝试这个库，以获得更好的结果。 我尝试将我的yData和xData更改为一些简单的数组(您将在下面看到)，但得到了相同的错误！ from lmfit import Model
def poly(x, a1,a2,a3,a4,a5):
return a1+a2*x**a3+a4*x**a5
x=s
y=vrr
x=[0.,1.,2.,3.,5.,6.]
y=[4.,5.,6.,12.,3.,5.]
gmodel = Model(po
浏览 16提问于2019-05-29得票数 2
1回答
曲线不符合自定义函数的直方图。
、、、、
我试图将一条曲线拟合成直方图，但结果曲线是平坦的，尽管直方图不是。怎样才能正确地拟合曲线？
我现在的代码是：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import pandas as pd
import scipy.optimize as optimization
x = np.random.normal(1e-10, 1e-7, size=10000)
def func(x, a, b, c):
return a * (np.exp(-
浏览 9提问于2022-07-08得票数 0
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对于使用六次多项式插值非线性数据，我有一个非常特殊的要求。我见过numpy/scipy例程(scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline)，它们只允许插值到5次。
即使没有直接的函数来做这件事，有没有办法用Python复制Excel的LINEST线性回归算法呢？LINEST允许6次曲线拟合，但我不想使用Excel做任何事情，因为这个计算是一个更大的Python脚本的一部分。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2012-04-13得票数 8
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我正在尝试将一些用于曲线拟合的Matlab代码转换成python代码，但是很难得到类似的答案。数据如下：
x = array([ 0. , 12.5 , 24.5 , 37.75, 54. , 70.25, 87.5 ,
108.5 , 129.5 , 150.5 , 171.5 , 193.75, 233.75, 273.75])
y = array([-8.79182857, -5.56347794, -5.45683824, -4.30737662, -1.4394612 ,
-1.58047016, -0.93225927, -
浏览 1提问于2017-03-16得票数 0
1回答
好的，我试着做曲线拟合，当我看文档的时候，我发现他们使用了函数。在scipy中是这样的 def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c 在另一个网站上，它是这样的 def func(x, a, b):
return a * np.sin(b * x) 我遇到了一些错误，但在理解它们之前，我需要弄清楚我们如何知道要使用哪个函数？我是不是漏掉了一个大问题？我们如何定义我们将要使用的函数？
浏览 20提问于2019-10-15得票数 1
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多变量curve_fit
、、、
我试着做一个曲线拟合的测量数据，从一个拖油箱车厢。由于运输在测试期间移动，有两个输入变量，即时间t和位置x。
python说，popt有5个结果，而不是我预期的4个结果。
我想出了以下脚本：
import scipy.optimize
x = np.zeros( len(data_foil[str(rn)]['src1']['time']))
for j in range(1,len(data_foil[str(rn)]['src1']['time'])):
x[j] = x[j-1] + data_rough[str(
浏览 10提问于2022-05-31得票数 0
1回答
我有一组数据点，如图所示。
我需要对这些点拟合一条曲线，这样曲线就会单调地递减。曲线没有指定的函数形式。我第一次尝试曲线拟合，总的来说，我想知道如何才能选择某些功能，对它们进行拟合，并比较它们是否适合选择最好的功能。
我相信，对于单调递减曲线，一个约束是一阶导数是负的。我在看scipy.curve_fit和scipy.interpolate.UnivariateSpline函数，但它们似乎没有限制的选项。在这种情况下，最好的功能是什么？谢谢。
浏览 2提问于2014-02-10得票数 7
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我有一组数据点，当用折线图可视化时，它们看起来像这样
X轴上的时间值和Y轴上的值是一个数字。我的最终任务是找到任何输入时间帧之间的图形的积分。
我想我需要做两件事-
1-找到定义该线图的连续函数(橙色线)
2-然后可以使用scipy.integrate库来计算积分。
我有两个问题-
1-这是正确的方法，还是有更聪明的方法？
如何在给定一组数据点的情况下找到折线图的函数？这与曲线拟合略有不同，在曲线拟合中我们找到了“最佳”拟合。在这里，我想要可视化定义折线图的函数。
任何正确方向的洞察都将是有帮助的。
谢谢
浏览 0提问于2015-08-11得票数 2
作为从scipy开始的曲线拟合函数的新用户和python的一个相对新的用户，我对*popt和p0到底生成了什么(参考)感到有点困惑。
因此，我试图在这里绘制一个心理拟合，基于一个自定义的乙状结肠函数公式，这个公式解释了猜测和误差率(两者的值都在0到1之间，用于解释实验中参与者的猜测和性能偏差率)。这些值将分别定义曲线拟合的下端和上端的拟合。
我可以得到函数，以产生最佳的误差率，它可以符合曲线，当一个固定的猜测率被设定在该函数之外。但是，当我想要这个函数同时生成最佳误差率和猜测率时，它不能，并给出了以下错误：-
文件"C:\Users\Aaron\Anaconda2\lib\site-
浏览 3提问于2016-05-05得票数 0
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我正在尝试用python做一个曲线拟合，其中包括一个无限的求和。
我总是会遇到错误。
from mpmath import nsum, exp, inf
import numpy as np
import pylab
from scipy.optimize import curve_fit
# get the data
y=[]
x=[]
for t in range(0,100,10):
x += [t]
y += [round(float((nsum(lambda n: exp(-(0.0002)*(n)*t),[0, inf]))),3)]
print(y)
# cu
浏览 0提问于2019-08-25得票数 1
如何使用scipy.optimize中的leastsq函数将直线和二次曲线拟合到下面的数据集？我知道如何使用polyfit来做这件事。但我需要使用至少use函数。
以下是x和y数据集：
x: 1.0,2.5,3.5,4.0,1.1,1.8,2.2,3.7
y: 6.008,15.722,27.130,33.772,5.257,9.549,11.098,28.828
有谁能帮帮我吗？
浏览 2提问于2013-11-05得票数 12
1回答
我正在用scipy曲线拟合做一些曲线拟合。绘制数据并添加图例标签以显示计算出的参数时，使用$^{}$使between位上标仅在写入字符串时有效，而不是在从字符串格式调用时有效。也就是说，$x^{}$.format(3)格式不正确，但$x^3$格式正确。
这应该起作用吗？如果要为图例标签提供输入，是否需要执行其他操作？
下面是示例代码和绘图。谢谢。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x_data = np.linspace(0.05,1,101)
y_d
浏览 16提问于2018-12-14得票数 1
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我有一个成本函数依赖于三个变量。因此，尝试使用循环坐标下降。
在scipy.optimize中，我看不到任何关于坐标下降的内容，因为我对scipy.optimize是新手，我无法理解是否需要从头开始编写所有东西，或者是否可以使用任何scipy.optimize方法。
任何暗示或想法都是欢迎的。
进一步的信息:我正在尝试实现本文提出的方法“自我网络中的用户特征分析:一种属性和关系类型的协同分析方法”。使用Python2.7。
浏览 2提问于2014-09-12得票数 1
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有没有人在MATLAB的曲线拟合工具箱中遇到过的Python替代品？
我知道Scipy在interpolate和signal中提供了什么，但我找不到任何实现csaps()的平滑参数参数p的东西(尽管我可能错过了它)。
我感兴趣的函数和参数是 in detail (和FORTRAN语言)。
我想在跳进水里之前先问一下。
浏览 3提问于2012-06-28得票数 0
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我正在尝试使用曲线拟合设计scipy.odrpack，但是我遇到了命令odrpack.ODR的问题。
这就是我写的代码：
def f(x,i):
return i[0]*numpy.exp(-i[1]*x)
a=pandas.read_csv("~/Untitled.csv")
exp=odrpack.Model(f)
data=odrpack.RealData(a['t'],a['c1'])
myodr=odrpack.ODR(data, exp, beta0=[1.,2.])
myoutput=myodr.run()
myoutpu
浏览 1提问于2017-05-10得票数 2
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我有一个包含三个参数a，b，c和一个参数nu的复杂函数：
与此等效的Python代码如下：
a / (1 + (nu/b)**2)**(c/2)
我习惯于使用numpy linalg lsqst或等同于曲线拟合的scipy，例如x，x^2，x^4，或正交系数。
在这种情况下，如何将shape (3,len(nu)) first参数构建为lsqst？
浏览 1提问于2018-09-05得票数 0
1回答
首先，这是我设置的一个赋值，所以我只关注指针，并且我被限制使用以下库: NumPy、SciPy和MatPlotLib。
我们得到了一个txt文件，其中包括共振实验的x和y数据，并且必须同时拟合高斯和洛伦兹拟合。我目前正在研究高斯拟合，并尝试遵循上一个问题中列出的代码作为我自己的代码的基础。()
from numpy import *
from matplotlib import *
import matplotlib.pyplot as plt ##Import Libraries
import pylab
from scipy.optimize import curve_fit
####
浏览 1提问于2014-04-07得票数 1
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit将曲线拟合到数组中。这是我的代码：
def foubert(t,K,n):
return (1+((1-0.0620281576)**(1-n)-1)*np.exp(-(1-n)*K*(t-3)))**(1/(1-n))
foub_params, _ = scipy.optimize.curve_fit(foubert,phi[:,0],phi[:,1])
K_f,n_f = foub_params
通过使用参数，我得到的曲线最接近于K= 0.06和n= 2.5，但是我的代码一直返回n作为~1，并给我一个运行时警告，因为等
浏览 2提问于2021-04-26得票数 0
5回答
动态定义函数
、、
我正在尝试写一个曲线拟合函数，它返回最优参数a，b和c，下面是一个简化的例子：
import numpy
import scipy
from scipy.optimize import curve_fit
def f(x, a, b, c):
return x * 2*a + 4*b - 5*c
xdata = numpy.array([1,3,6,8,10])
ydata = numpy.array([ 0.91589774, 4.91589774, 10.91589774, 14.91589774, 18.91589774])
popt, pcov = scipy.
浏览 2提问于2011-11-20得票数 7
回答已采纳
虽然我经常访问这里，但这是我的第一篇文章，如果我没有正确地记下格式，请原谅。
我正在尝试使用Scipy Curve Fit对一个方程进行拟合，这个方程似乎只对一小部分输入表现良好。我还不能发布图片，但下面有一个基本方程的链接。当我尝试对该方程进行曲线拟合时，我得到“错误:提供的函数不返回有效的浮点数”。我对python还不是很有经验，但我猜出于某种原因，Curve Fit走了太多的步长，跑到了NaN区域？
我已经在这个问题上工作了一段时间，但我已经没有想法了。这是我做错了吗?还是有其他技巧/工具我应该尝试一下？
这是github上笔记本的另一个链接。如果你感兴趣，向下滚动到大约一半的
浏览 1提问于2015-09-07得票数 0
我正在尝试用Lapack和Atlas从源代码安装python。我已经意识到阿特拉斯系统本身包含了一个漏洞库。然而，如果我编译它(仅图集)，它有0.5MB。当部署Netlib Lapack时，liblapac.a有超过13 MB的库。这就引出了以下问题：
关于numpy/scipy的问题：
我是否可以只使用netlib的Lapack安装numpy/scipy，或者只安装Atlas lib？
(如果对1的回答是肯定的)如果只安装了阿特拉斯库(没有netlib的Lapack)，-are就有任何缺点(性能、功能不可用、.)
是否有任何性能评估，numpy/scipy是如何安装w/out L
浏览 1提问于2014-12-07得票数 0
1回答
我正在尝试将指数曲线拟合到由pandas数据帧表示的一些数据。数据如下所示： ? 我用来进行曲线拟合的代码： import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
t = df['time'].values
ym = df['value'].values
def func(t, c0, c1, c2, c3):
return c0 + c1*t - c2*np.exp(-
浏览 59提问于2020-10-16得票数 1
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