当我使用scipy curve_fit将我的数据拟合到这个函数时，我得到了一个奇怪的结果。.*3*np.pi*freq*t)这是拟合绘制的结果
拟合本身是可以的，唯一的问题是线是颠簸的。既然我只用一个常数来拟合正弦和余弦，这怎么会发生呢？这是发生在matplotlib中还是发生在curve_fitting函数中？另一件事是，根据我是向函数添加更多或更少的项，函数</
浏览 5提问于2017-07-28得票数 1
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平滑拟合函数
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大家下午好，import numpy as npfrom scipy.optimize import curve_fitdtype=float)def func(x, a, b):popt, pcov
浏览 0提问于2019-03-14得票数 1
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Curve_fit导致一条平行线
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我对Scipy.optimize curve_fit()工具很陌生。我试图找到一个函数，它能最好地模拟图形中的曲线(时间序列信号的一部分)，但同时，我只是在拟合正弦曲线，得到了一条平行线。这是数字和代码：xdata = np.arange(0, len(ydata), 1) plt.plot(xdata, ydata)
def fu
浏览 0提问于2018-11-09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 pdfrom <
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
我一直在尝试拟合一个具有多个朗道峰值的分布(所以我使用了scipy.stats moyal)。我尝试过使用scipy curve_fit，但一直收到错误。该函数将有多条曲线，由“nMIPs”表示。函数如下： x = np.linspace(0, len(ADC[0])-1, len(ADC[0]))
moy = 0当我像这样(使用nMIPs=2)调用该函数时，它
浏览 12提问于2020-09-09得票数 0
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我只想对两个数据点拟合幂律模型(x**m * c)，以求出斜率m。我使用了scipy.optimize中的curve_fit函数来解决这个问题。现在，当我运行以下代码时from scipy.optimize import curve_fitydata = np.array([0.077, 0.054])
err = n
浏览 1提问于2015-10-27得票数 2
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我有两个变量，我们称它们为x和y，它们在绘制时是图中分散的蓝色点。--我用西西的curve_fit安装了它们。
到目前为止，我尝试的是通过使用x和y的curve_fit
浏览 4提问于2014-06-05得票数 2
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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
浏览 15提问于2020-08-26得票数 1
我正在编写一个函数来进行非线性曲线拟合，并且遇到了这样的错误： p0 = ( df['productFinal'].max(), df['substrateConcentration'].mean() )
popt, pcov = curve_fit0.000029 2
浏览 0提问于2016-03-29得票数 4
由于我相当复杂的函数和数据准备过程(将分析模型数据拟合到一些度量)，我想使用类的__call__方法作为Numpy curve_fit函数的输入。它可以通过定义一个函数来工作，但是我不能让它与类一起工作。要重现我的问题，您可以运行：from scipy.optimize import curve_fit
#def goal(x,a1,a2,a3,\test_minimizacija.py&quo
浏览 1提问于2013-01-02得票数 4
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Curve_fit误差的界优化
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当我试图逃跑时：bound = ( (nu[0]1]),(10**3,10**6),(-np.inf,np.inf),(-np.inf,np.inf),(-np.inf,np.inf),(-np.inf,np.inf) )
popt,pcov = curve_fit我在Windows上使用Python3.4.4。
浏览 10提问于2017-05-29得票数 2
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在Python中有比scipy.optimize.curve_fit更智能的函数吗？我还需要定义一个函数来适应数据。我添加了我所安装的数据所在的图形，您可以看到在scipy<
浏览 1提问于2016-12-02得票数 2
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在尝试用scipy.optimize curve_fit创建示例时，我发现scipy似乎与Python的math模块不兼容。虽然函数f1运行良好，但f2会抛出一条错误消息。from scipy.optimize import curve_fit
x_axis = np.asarray它会影响我测试过的所有math函数(请参阅导入
浏览 6提问于2018-01-12得票数 4
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我有一个描述数学函数的类。这个类需要能够对传入的数据进行最小二乘拟合。也就是说，你可以像这样调用一个方法：它调整它的内部变量以最好地拟合数据。为此，我尝试使用scipy.optimize.curve_fit，它需要我传入一个模型函数。问题是模型函数在类中，需要访问类的变量和成员来计算数据。但是，curve_fit不能调用第一个参数为self的函数。有没有办法让c
浏览 0提问于2015-05-08得票数 1
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
#def func(x,
浏览 0提问于2013-03-14得票数 3
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我有一个时变的数据轨迹，我想用它来拟合一个函数。函数的输入是列表，我希望curve_fit优化列表中的所有值以适应曲线。我已经走了这么远-from matplotlib.pylab import pltfrom numpy import exp
from scipy.optimize import c
浏览 10提问于2020-02-21得票数 0
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我想写一个泛型函数，它接受两个一维数组和一个整数N作为输入，并返回适合我的数据的N次最大似然多项式。我希望这个多项式的截距为零。它是否存在于np.polyfit中(似乎不是因为我读了通知)，或者你有其他函数来做这件事吗？谢谢
浏览 24提问于2019-03-21得票数 2
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这些点应该遵循以下类型的理论函数： f(x) =A*(1-e ^{-x/B}) 我尝试使用scipy.optimize中的curve_fit函数来查找最符合指数的参数A和B。我必须在近100个不同的样本上执行此拟合。 此外，根据经验，我知道0.5 我的问题与curve_fit收敛到A和B的最佳值的失败有关。这是我写的代码，首先我导入我需要的包，我定义了指数函数，然后我定义了一个拟合函数，其中我对A值施加了一些约束。我这样做
浏览 24提问于2019-05-16得票数 2
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我试图用光滑函数(小于5参数)近似经验累积分布函数()，例如广义logistic函数。然而，使用scipy.optimize.curve_fit，拟合操作会给出非常糟糕的近似，或者根本不起作用(取决于初始值)。变量series表示存储为pandas.Series的数据。from scipy.optimize import curve_fit
x = np.sort(x)
def result(v):唯一的问题是，ECD
浏览 1提问于2018-08-31得票数 0
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不均匀点间的直观插值
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y_data = np.array([0.0490012,0.0235889,0.0245952,我已经尝试了三种不同的方法来拟合曲线通过这些数据点我的第二次尝试是用scipy.optimize import curve_fit绘制一系列不同阶次的多项式拟合曲线。线性插值显然会产生预期的结果，但直线是直线的，这个练习的全部目的是得到一条很好的平滑曲线：如果然后使用三次插值，则得到一个卢布式的结果，
浏览 3提问于2015-07-04得票数 4
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