所以我试图得到一些COVID数据的指数曲线，但我似乎不能让我的curve_fit函数显示任何类型的曲线。这是如此糟糕，它完美地重叠了在我的图中生成的回归线seaborn。在将日期和案例数据放入curve_fit函数之前，我已经尝试过将它们变小/变大，但我仍然得到类似的行和/或优化错误。我甚至尝试过手动计算我的函数，但这(自然地)也是错误的。ax.set_xticklabels(labels)plt.ylabel("Total Confirmed Cases")
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浏览 8提问于2020-07-09得票数 0
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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 plbfrom scipy.optimize import curve_fit
return a
浏览 21提问于2019-08-12得票数 0
我对Python很陌生，第一次尝试了scipy曲线函数。但是，我只是获得了一条直线，代码给出了OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated warnings.warnimport pandas as pdimport numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit4.42962004, 4.29622
浏览 1提问于2021-07-09得票数 0
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当我尝试使用curve_fit进行拟合时，拟合可以识别峰值，但它没有弯曲的顶部。我现在也在试着用spinmob的fitter来拟合数据。然而，这种拟合只给出了一条直线。代码如下：from scipy import asarray as ar,exp
xreturn A/(sig * np.sqrt(2*np.pi)) * np.exp(-np.power(x-m
浏览 4提问于2018-12-01得票数 0
我试图使用scipy的函数来拟合倾斜和偏移的高斯曲线，但我发现在某些条件下拟合相当差，通常会给我接近或恰好是一条直线。from scipy.optimize import curve_fitimport math asmath# ret
浏览 0提问于2013-03-14得票数 3
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我试图用scipy curve_fit对我的数据进行多元对数回归，结果是希望得到一条直线，但得到一条曲线。178,165,93,239,202,3325,4427,7607,3499,1762]import scipyfrom scipy.optimize import curve_fitde
浏览 0提问于2016-09-29得票数 0
我想对直线使用最小二乘拟合，以获得最佳拟合直线。
最小二乘拟合直线是指:如果(x_1，y_1)，…(x_n，y_n)是测量的数据对，那么最佳直线是y=A+ Bx。
浏览 0提问于2014-03-07得票数 17
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我得用curve_fit来做个调整。我的问题是，我没有连续的曲线，而是得到了一条折线，如图中所示。这是我的代码：import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize importcurve_fit
e=np.array([2.88,1.75,1.17,0.80,0.71])def er_func(x,A,c):
浏览 0提问于2018-09-06得票数 0
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我们在scipy.optimize包中使用curve_fit。使用的scipy版本分别为0.15.1和0.16.0。抱歉，我很难给出可重复的例子，因为在我的Macbook上，我只有scipy 0.16.0。或者有人能告诉我如何在一台计算机上使用不同版本的s
浏览 1提问于2016-01-17得票数 0
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我的Python代码如下：import numpy as npfrom scipy.optimizeimport curve_fit
y1 = [18,12,9,7,1,6,1,2,1,1,1,1,1]x= x1
return np.power(10,(x*m+c))
pars, cov = <e
浏览 7提问于2021-07-23得票数 1
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我有如下数据，我想要拟合一条直线(如黑线)忽略点以下天花板效应。然后，我想用斜率预测这些点的Y值，并找出由于天花板效应而产生的预期差异。from scipy.optimize import curve_fit
returnA*x + B
请随时提供任何想法或建议。
浏览 3提问于2022-02-09得票数 0
我在处理curve_fit参数时遇到了一个问题。我最初复制了文档所建议的代码。然后，我稍微改变了方程，它是好的，但增加了np.linspace，整个预测结果是一条直线。有什么想法吗？import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(xdata, ydat
浏览 4提问于2019-12-18得票数 2
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import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit
y = [0, 0, 15.3, 34.6, 49.3, 82.6, 100] return x/(a+x)
par, con = curve_fit只是直线而已。我做错了什么？
浏览 0提问于2014-04-16得票数 1
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我试着用SciPy的curve_fit来拟合一些数据，得到了非常奇怪的结果。所以我试着试着测试，并在xdata类型中发现了这个问题。当xdata是int类型时，结果变得非常奇怪。最起码的例子：from scipy.optimize import curve_fit
returnpltplt.plot(f2, label=
浏览 0提问于2018-12-17得票数 0
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现在详细信息如下，我正在使用一个curve_fit()来拟合一个周期性的熊猫数据集。sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom scipy.optimizeimport leastsqimport pylab as plt
from scipy.optimize import curve_fitam
浏览 0提问于2019-07-13得票数 0
我试图使用scipy.optimize.curve_fit来适应模型函数，但下面的代码给出了以下错误：from math import6428.667969, 30602.62891] #known x-values
popt, pcov = curve_fit我仔细检查了curve_fit发送给我函数的
浏览 0提问于2014-05-01得票数 3
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我有两个数组，比如ex： x = ([0.004,0.005,0.006,0.007])
y = ([0.001,0.095,0.026,0.307]) 我想要拟合一个3次多项式，但我真的不打算在我拟合的多项式中有常数项(Intercept)。在这种情况下，什么代码可以工作。 我只是在试着 np.polyfit(x,y,3) 但它肯定会返回4个值。 任何线索都是非常感谢的。
浏览 121提问于2019-08-30得票数 1
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我的数据在这里：
我可以相对容易地用两条线来拟合数据，但我想用一条连续的线进行理想的拟合--理想情况下，这应该像两条直线，在阈值附近有一条光滑的曲线将它们连接起来(数据中大约有5000条，如上面所示我尝试使用scipy.optimize curve_fit并尝试一个包含直线和指数之和的函数：尽管做了多次尝试，但还是没有找到解决办法。如果任何人有任何建议，无论是选择合适的分布/方法或curve_fit的实施，他们将不
浏览 0提问于2013-11-13得票数 13
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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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Python中的指数回归
、、、、
我有一组x和y数据，我想使用指数回归来找到最适合这些点集的直线。即：我要计算P0、P1和P2的值。我使用了curve_fit函数，但得到的值与Igor软件计算的值相差甚远。475, 476.5, 475.25, 480, 469.5, 549.25, 548.5, 553.5 ]P1=376.91, P2=5393.9, P0=3.7776y = [ 648, 618, 636, 485, 384, 639, 630, 583
浏览 27提问于2022-12-01得票数 0
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