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我正在尝试使用curve_fit拟合对数曲线，假设它遵循Y=a*ln(X)+b，但拟合的数据仍然看起来不对劲。现在，我使用以下代码： from scipy.optimize import curve_fitax2=fig.add_subplot(111)
浏览 49提问于2020-01-19得票数 2
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我是Python的新用户，我正在尝试将一些实验数据与CDF的数据进行拟合。我找到了一位用户的证词，他使用以下方法拟合了一个数据： from scipy.special import erf
def gaussian_cdf(x
浏览 67提问于2019-05-17得票数 0
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有没有一种方法可以使用numpys curve_fit (或者另一个拟合例程)来拟合系数列表？我知道它可以拟合表单的函数其中a，b，c表示系数。但我想拟合一个定义如下的函数：其中A= (a，b，c)。我知道MATLAB 'nlinfit‘是这样处理系数的，但是有没有办法在python中执行类似的操作呢？主要的问题是系数的数量是
浏览 1提问于2015-02-11得票数 0
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然而，当我尝试用来自scipy optimize模块的Python的curve_fit拟合曲线时，它不能很好地再现凹凸。我试过7-8次多项式和正弦，但我找不到合适的。我假设使用7-8次多项式我应该能够再现这些凹凸(对于7阶多边形，我将有3个凹凸和3个谷，这应该足够)，然而，我只得到2个凹凸与拟合。有没有比curve_fit更好的方法来拟合Python中的函数，或者我在拟合时做错了什么？
提前感谢您提供的任何解决方案。
浏览 15提问于2020-08-26得票数 1
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最近，我已经熟练地使用Python/scipy curve_fit来执行线性回归。然而，对于高阶多项式，我的数据有时是过拟合的。
如何增加正则化以减少过度拟合？
浏览 3提问于2013-12-27得票数 4
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100) y2 = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(x))
plt.legend()当然，do_fitting()依赖于func()，它将func()传递给curve_fit当我传递包含func()的np.log (即我实际上想要适应的函数)时，c
浏览 7提问于2015-08-24得票数 1
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使用Python从曲线中推断数据
、、、、
我目前正在使用numpy.polyfit和numpy.poly1d对数据进行一阶函数的拟合。在下面的图表中，你可以看到曲线(蓝色)和一阶函数(绿色)。X轴已经开始几天了。我正在寻找一种在Python中建模这条曲线的有效方法，以便尽可能准确地推断未来的数据点。线性回归不够精确，而且我不知道任何非线性回归方法在这种情况下是可行的。', x_new, y_new, '-')我现在已经尝试了使用对数函数的curve_fit，因为曲线和数据行为似乎符合：
d
浏览 0提问于2015-08-27得票数 2
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以下是所绘制的数据点
我的目标是尽可能精确地拟合一个函数，以找出未来温度的变化(在我没有数据的情况下)，并找到“温度极限”(最高温度)。def func_log(x, a, b, c, d):# ...popt, pcov = curve_fit(func_log, self.time, self.temp, exp
浏览 8提问于2016-12-02得票数 2
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我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合我拥有的一些数据。我的拟合函数是： return np.exp(a*(x - b))coeffs, coeffs_cov = curve_fit(fitfun, xdata, ydata)b=10
coeffs,coe
浏览 2提问于2018-04-13得票数 2
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我正在尝试将一个非常复杂的(展平的高斯)模型与我获得的数据进行拟合。Image for flattened Gaussian formula (在我的代码中，变量fc表示vo，中心频率。)我使用scipy.optimize导入curve_fit中的python编写了代码。它无法优化我的方程，并且总是给出相同的参数答案。//www.filehosting.org/file/details/795968/my-file.dat import numpy as np
f
浏览 9提问于2019-04-21得票数 2
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用枢轴点Python拟合曲线
、、、、
我有下面的情节，我想用2条线来配合它。通过使用python，我设法适应了上面的部分： x=np.array(x)popt,pcov=curve_fit(func,up_x,up_y)
我想用另一条线来拟合下半部分，但是我希望这条线通过红一星点，这样我就可以有一个连续的函数。因此，我的问题是，如何使用curve_fit，给出一个函数必须通过的点，但将行的斜率留给p
浏览 2提问于2016-02-23得票数 4
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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 pdfrom scipy.optimize impo
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
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当我尝试使用指数函数和curve_fit (SciPy)来拟合我的数据时，使用这个简单的代码from pylab import *
浏览 1提问于2014-01-29得票数 33
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我在python中使用了numpy来将我的数据拟合成一条σ曲线。在数据与曲线拟合后，如何在曲线的y=50%点找到X的vaue值？enter code here`import numpy as npfrom scipy.optimize import curve_fit10.0, 12.0])
ydata = np.array([0.01, 0.02, 0.04, 0.11, 0.43, 0.7, 0.89, 0.95, 0.9
浏览 3提问于2014-03-09得票数 2
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我试图拟合一个指数函数和5高斯与我的数据。我的目标是这样的：(其中gDNA拟合是指数型的；1-5 5Nuc拟合是5高斯的；总拟合是所有拟合的总和)我接近它的方式是拟合指数，然后在此基础上引入一个截断，允许我在不考虑已经拟合的数据的情况下拟合高斯人(我已经将数据削减到100，因为这是下降到0的地方)from scipy.optimize import curve
浏览 7提问于2015-03-27得票数 0
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我正在试验Python来拟合一系列数据点的曲线，总结如下：从下面看，阶大于2的多项式似乎是最适合的，其次是线性的，最后是指数的，它具有最坏的结果。虽然我知道这可能不是指数增长，但我只想知道你是否期望指数函数表现如此糟糕(基本上，x，b的系数被设置为0，曲线上的任意点被选择为相交)，还是我在代码中做错了什么来拟合。我使用的代码如下所示：def exponenial_func(x,a,b,c):
de
浏览 1提问于2018-04-21得票数 0
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我试图通过改变a和b来将微分方程ay‘+ by’=0拟合到一条曲线上，下面的代码不起作用。curve_fit的问题似乎是缺乏初始猜测导致拟合失败。我也尝试过至少。有没有人能建议我用其他方法来拟合这样的微分方程？如果我没有很好的猜测，curve_fit就失败了！from scipy.integrate import odeintfrom numpy import linspace
浏览 2提问于2012-02-07得票数 0
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0.980, 0.911, 0.681])time = np.array([0, 0.35, 0.7, 1.05, 1.4, 1.75, 2.1, 2.45, 2.8])import numpy as npfrom, p))但是，正如您从图片中可以看到的那样，拟合开始于点(0,0
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
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我正在用拟合曲线。据我注意到，曲线拟合是通过最小化f(xdata, *popt) - ydata的平方残差之和来进行的，而我希望最小化相对误差的平方残差：(f(xdata, *popt) - ydata)/ydata，因为我的我不一定需要使用curve_fit函数。实现这一点的任何python函数都可以。
PS:我知道另一种将ydata转换为日志空间并对结果数据进行拟合的方法。但我不想这样做。
浏览 1提问于2021-03-29得票数 2
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我正在使用Scipy CurveFit来拟合数据的高斯曲线，并且对分析拟合的质量感兴趣。例如，以下代码片段：from scipy.optimize import curve_fit
A, sigma*sigma**2)) + y_offset
popt, pcov = curve_fit(gaussia
浏览 1提问于2013-07-21得票数 10
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