我有一个直方图(见下文),我正在尝试找出均值和标准差以及将曲线拟合到直方图的代码。我认为在SciPy或matplotlib中有一些东西可以提供帮助,但我尝试过的每个示例都不起作用。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
with open('gau_b_g_s.csv') as f:
v = np.loadtxt(f, delimiter= ',', dtype="float", skiprows=1, usecols=None)
fig, ax = plt.subplo
最近,我创建了一个,用于从Twitter的流API中捕获大量的。我正在寻找某种方法来创建一个模型来表示世界上任何给定的lat/lng点的地理“活动”,使用这些数据作为培训输入。
我想把所有的lat\lng算成小数点后的两位,并创建所有位置发生的二维直方图。因此,用于培训我的模型的输入如下:
x = lat - input
y = lng - input
z = location weight - observed output [normalized between 0.0 and 1.0]
我想创建24个模型(每小时一个)来模拟社交网络活动依赖于一天中的时间这一事实。这也将把事情简化为3d而
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
尽管我已经在相关问题上搜索了两天,但我还没有真正找到这个问题的答案.
在下面的代码中,我生成n个正态分布的随机变量,然后用直方图表示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 10000 # number of generated random variables
x = np.random.normal(0,1,n) # generate n random variables
# plot this in a non-normalized histogram:
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(-