当拟合到具有较大值的曲线时，scipy curve_fit失败
可能是由于以下原因之一：
- 数据范围问题：曲线的较大值可能导致数据溢出或数值不稳定。可以尝试对数据进行归一化或缩放，使其范围在较小的数值区间内进行拟合。
- 初始参数选择问题：curve_fit函数需要提供初始参数的估计值。当曲线具有较大值时，初始参数的选择可能会影响拟合的结果。可以尝试根据曲线的特点和先验知识提供更合适的初始参数。
- 模型选择问题：曲线的形状可能不适合使用curve_fit函数提供的默认模型进行拟合。可以尝试使用其他更适合的模型或自定义模型来进行拟合。
- 数据噪声问题：曲线上存在较大的噪声可能导致拟合失败。可以尝试对数据进行平滑处理或使用其他拟合方法来处理噪声。
- 算法收敛问题：curve_fit函数使用的优化算法可能在拟合具有较大值的曲线时出现收敛困难。可以尝试调整优化算法的参数或使用其他更适合的拟合算法。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
- 腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
- 腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
- 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpe）
- 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
- 腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/baas）
- 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
- 腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/ddos）
- 腾讯云云原生应用平台（https://cloud.tencent.com/product/tke）
- 腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/ue）
相关·内容
我正在尝试将一些水平风数据拟合到余弦曲线，以便估计不同高度的风向和风速(速度方位显示)，但是，每当我尝试在值> ~1的情况下执行此操作时，曲线看起来太平了，并且拟合的输出低于预期。import numpy as npvelocityazimuthData, *coeffs)
浏览 12提问于2017-06-27得票数 3
回答已采纳
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 matp
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
1回答
我正在使用curve_fit将一条曲线拟合到2D空间中的一些数据点(x,y)。正如我们所知，curve_fit有这个p0参数。curve_fit返回的第二个值是pcov，当我取pcov的对角线并开平方根时，我得到了一个值的向量v。我注意到，当我改变p0时，我得到不同的曲线，它们具有不同的S<e
浏览 3提问于2021-01-14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 pdfrom matplotlib import pyplot as pltplt.plot(t/60, ym)
plt.plot(t&#
浏览 59提问于2020-10-16得票数 1
我一直在尝试对一些数据进行线性拟合，我发现拟合值与数据很不接近。为了进一步研究，我试着用下面的代码将一条线拟合到一条完全符合一行的数据，但它仍然不起作用，如图中所示。import numpy as npfrom scipy.optimize import curve_fit
plt.plot(x,func(*popt,x),'--')
plt.show()
浏览 7提问于2022-01-18得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit对一些数据(核衰变数据)拟合指数曲线。(这是在iPython笔记本上的数据中心服务器上)import numpy as npfrom scipy.optimize779: OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated
category=OptimizeWarning)
浏览 23提问于2018-09-09得票数 0
我正在尝试使用python和curve_fit函数来解决一个示例营销组合模型问题。#import packagesimport pandas as pdfromkpi = mmm(df,*(0.5,0.5,0.1)) + np.random.unifo
浏览 10提问于2018-08-01得票数 1
1回答
我试图将多个曲线方程与我的数据进行拟合，以确定哪种衰变曲线最能代表我的数据。我在python中使用curve_fit函数在scipy中。r平方值，但我发现对于非线性曲线，R平方是不合适的，相反，我应该识别每条曲线的标准误差，以便最好地判断哪一条曲线方程最能描述我在数据点中看到的衰减。我的问题是，如何将我的代码和我所尝试的
浏览 5提问于2022-03-09得票数 2
我正在试着通过一些数据来拟合曲线。我尝试拟合的函数如下所示： return a +b*x**cimport numpy as npfrom scipy.optimize import curve_fit
xdata请注意，正弦函数似乎并不真正影响值</
浏览 1提问于2016-10-24得票数 0
我希望有人能告诉我，我在将曲线拟合到这个数据时哪里出了问题。我使用此中的方法，因此具有以下代码： y = L / (1 + np.exp(-k*(x-x0)))+b我绘制的“曲线”看起来像这样：但我预计会出现更多的s型<em
浏览 21提问于2020-02-29得票数 0
回答已采纳
1回答
当我尝试将beta函数拟合到几个点时，我的Python代码出现了一个小问题。然后，我尝试使用gamma函数将它们与curve_fit进行匹配，如下所示：from scipy.special import(betafunc,x,y,p0=(0.5,1.5,0.5))
这就是我的问题所在，因为根据我最初的猜测，我可以得到popt2=[nan,nan,nan]，或者
浏览 1提问于2018-06-04得票数 2
回答已采纳
3回答
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： return np.sum((ydata - specf(xdata,*params))**2)
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
浏览 1提问于2011-03-22得票数 7
我正在尝试使用scipy.optimize模块进行调整。a - (a - b) np.exp( -(c + Q / V) * t )场景1:当" score“列没有给出时，假设必须像(例如：Q = 500
浏览 0提问于2020-07-20得票数 1
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)。)
我在一个大型数据集(N ~15000)上运行此方法，对于非常具体的值，曲线拟合失败，声称初始猜测超出了约束。此外，其他失败的值与~1e-10一样大，因此我假设它一定是
浏览 247提问于2019-08-23得票数 11
2回答
我有明显指数依赖的数据。我试着用两种不同的，非常简单的模型来拟合曲线。第一种是直接指数拟合。对于第二个例子，我对y值进行了日志转换，然后使用了线性回归。为了最终绘制出这条线，我把我的结果提高到了e的威力。谁能给我解释一下为什么相配这么不一样？老实说，我认为这两种模式都应该产生相同的</e
浏览 7提问于2020-11-01得票数 2
回答已采纳
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。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
浏览 3提问于2016-05-05得票数 0
回答已采纳
当从数据模拟中导出CSV文件时，我们丢失了与记录的数据关联的小数位，从而使我们的曲线图和值不准确。
收集数据后，将其导入excel，然后导出为CSV。数据最初有十进制值(例如1356.00000)，但它们在CSV数据中没有导出。我对这些值使用了curve_fit，并且我已经计算出，随着小数值的丢失，精度会大大降低。这就是为什么我要给数据集中的每个元素加上小数点的原
浏览 0提问于2016-06-11得票数 0
1回答
我很难将泊松分布拟合到我的数据集。我已经使用这个过程来拟合我的所有其他数据集，结果都很好，但由于某些原因，有一个集特别不起作用。我的代码是这样的：parameters, cov_matrix = curve_fit(poisson, bin_mi
浏览 7提问于2020-03-03得票数 0
这是一个基本的示例方程，我试图将其拟合到一个示例数据中。 ? 我们的目标是找到最适合我的数据的k，假设数据遵循上面的等式。一种显而易见的方法是对方程进行数值积分，然后使用曲线拟合方法来最小化最小二乘，从而获得k。 使用odeint和ivp_solve进行数值集成，并在curve_fit上使用它们会产生相当大的差异。与较新的solve_ivp相比，较旧的odeint具有更好<
浏览 62提问于2021-10-10得票数 2
回答已采纳
1回答
最近，我正在处理一些数据，在保存绘图之后，我能够使用curve_fit获得一条曲线，所获得的值后来返回到相同的代码中，结果发现它不起作用。import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimizeimport curve_fit
[24, 0.1766445
浏览 4提问于2017-07-25得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
