scipy.optimize.curve_fit，所有参数都返回1
scipy.optimize.curve_fit是SciPy库中的一个函数，用于拟合数据并返回拟合参数。它的功能是通过最小化残差平方和来拟合给定的函数模型到实际数据。
该函数的参数包括：
- func：要拟合的函数模型，通常是一个自定义的函数。
- xdata：实际数据的x值。
- ydata：实际数据的y值。
- p0：可选参数，表示函数模型的初始猜测参数。
该函数的返回值包括：
- popt：拟合后的最优参数值。
- pcov：拟合参数的协方差矩阵。
使用scipy.optimize.curve_fit的步骤如下：
- 导入必要的库：
import numpy as np和from scipy.optimize import curve_fit。 - 定义要拟合的函数模型，例如：
def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c。 - 准备实际数据的x值和y值。
- 调用curve_fit函数进行拟合，例如：
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0=(1, 1e-5, 1))。 - 根据需要使用拟合后的参数进行进一步的分析和应用。
scipy.optimize.curve_fit的优势在于它可以拟合各种类型的函数模型，并且可以通过调整初始猜测参数来优化拟合结果。它在科学计算、数据分析、信号处理等领域具有广泛的应用场景。
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我试图将高斯图和洛伦兹图拟合到一组共振数据中，但scipy.optimize.curve_fit函数返回错误'OptimizeWarning:无法估计参数的协方差‘。我需要参数的协方差来计算拟合中的误差-有什么想法可以摆脱它吗？
我的代码是：
popt1,pcov1 = opt.curve_fit(gaussianfit, E, I, p0=[E0,I0,sigma])
errorp1 = (pcov1)**0.5
print 'error in gaussian fit =', errorp1
plt.plot(E, gaussianfit(E,*popt1),
浏览 0提问于2017-03-26得票数 0
我用scipy.optimize.curve_fit来拟合数据的乙状结肠曲线。我需要绑定-3，0.5和0.5，3.0中的一个参数
我尝试了无界拟合曲线，接下来如果参数小于零，我再次拟合-3，0.5，与0.5，3.0相反。
是否有可能，用两个间隔绑定函数curve_fit？
浏览 4提问于2016-10-18得票数 0
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我试图通过使用scipy.optimize.curve_fit()来拟合指数函数(示例数据和代码如下所示)。但是它总是显示这样一个RuntimeError：RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.，我不知道我哪里出错了。
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x = np.arange(-1, 1, .01)
param1 = [-1, 2, 10, 100]
fi
浏览 1提问于2020-08-22得票数 0
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我试图在scipy.optimize.curve_fit函数中输入一些开始猜测的估计值。根据和
我应该在x0中找到它们，但是我尝试了不同的方法，并得到了以下错误。(注意:没有x0参数，它工作得很好)
TypeError:最少得到了参数'x0‘的多个值。
我提供一个可复制的例子：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
import scipy.optimize
iris = load_iris()
data1 = pd.DataFrame(data= np.c_[ iri
浏览 4提问于2017-12-05得票数 0
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2回答
为了确定一段时间的趋势，我使用scipy curve_fit和来自time.time()的X值，例如1663847528.7147126 (16亿)。做线性插值有时会产生错误的结果，并且提供近似的初始p0值也没有帮助。我发现X的大小是造成这个错误的关键因素，我想知道为什么？
下面是一个简单的片段，它显示了工作和不工作的X偏移量：
import scipy.optimize
def fit_func(x, a, b):
return a + b * x
y = list(range(5))
x = [1e8 + a for a in range(5)]
print(scipy.op
浏览 55提问于2022-09-22得票数 1
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这是我在Stack Overflow上的第一篇文章，如果有任何信息丢失，请耐心等待。
我正在尝试使用Python2.7.15(ubuntu18.04)和scipy.optimize.curve_fit()通过数据来拟合函数。这个拟合函数由可变数量的指数和相关参数组成，这些参数通过我的拟合函数的*args参数传递。
我尝试将参数的向量传递给我的拟合函数。不幸的是，似乎我使用'for‘循环执行的指数和实际上被解释为numpy。ndarray，其中它应该是要返回给拟合算法的单个值。下面是我尝试过的(简化的)示例：
import numpy as np
import scipy
import
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
2回答
曲线拟合估计值
、、、
我正在尝试编写一些非常基本的Python代码，它根据输入和输出的示例输出一个数字。因此，例如，如果：
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 5, 10, 17, 26]
z = np.interp(7, xp, yp)
print(z) ##expected 50, actual was 26
我希望找到一个最佳拟合函数，将这些值映射到一起，这样我就可以传递另一个x值，并得到y值的粗略近似。我试着阅读关于的文章，但据我所知，这不是我应该使用的内容，因为它使用的是一个预定义的函数，而在我的例子中，这个函数是我没有的。
注意，对于函数是否应该是线性的/周期的/二次的等等，我
浏览 3提问于2017-03-03得票数 2
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1回答
多变量curve_fit
、、、
我试着做一个曲线拟合的测量数据，从一个拖油箱车厢。由于运输在测试期间移动，有两个输入变量，即时间t和位置x。
python说，popt有5个结果，而不是我预期的4个结果。
我想出了以下脚本：
import scipy.optimize
x = np.zeros( len(data_foil[str(rn)]['src1']['time']))
for j in range(1,len(data_foil[str(rn)]['src1']['time'])):
x[j] = x[j-1] + data_rough[str(
浏览 10提问于2022-05-31得票数 0
1回答
巨蟒朱庇特笔记本
、、
很长一段时间，我能够添加数据并进行拟合，然后用数据绘制曲线。但最近我发现：
---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-6f645a2744bc> in <module>
1 poland = prepare_data(europe_data, 'Pola
浏览 0提问于2020-10-19得票数 0
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我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit来安装一个函数。我正在用3高斯求和来实现数据的拟合。
这是必须适合的数据。
我需要估计每个高斯的参数和这些参数的计算误差。因此，我需要计算拟合过程的不确定度，并传播这些数据来表示模型数据的置信区间。
是否可以使用np.sqrt(np.diag(pcov_3gauss))计算的参数的误差进行计算？我在这里看到了：
我应该用什么方法来传播参数的不确定性，并计算出拟合的不确定带？
这是我为拟合而实现的代码。
# Initial data for fitting
x_array = np.array(sep_df.E)
y_arr
浏览 10提问于2022-11-21得票数 0
我有一个函数，包含两个因变量(x1和x2)，两个参数(a和b)，产生一个自变量(y)。
链接下面是嵌套数组中的实验值，其中第1列是x1，第2列是x2，第3列是y。
我使用scipy.optimize.curve_fit来求解参数'a‘和'b’
问题是python不知何故认为数据需要拟合回初始点。如下面的链接所述
具体地说，我使用此函数来求解参数。
scipy.optimize.curve_fit(func, x1 and x2 in one array,y, guess parameters)
我不确切地知道为什么它像图所示，但是会不会是因为有两条曲线，所以x1和x2数组需
浏览 1提问于2014-01-19得票数 0
1回答
我试着用
scipy.optimize.curve_fit(func,xdata,ydata)
为了确定指数威布尔分布的参数：
#define exponentiated weibull distribution
def expweib(x,k,lamda,alpha):
return alpha*(k/lamda)*((x/lamda)**(k-1))*((1-np.exp(-(x/lamda)*k))**(alpha-1))*np.exp(-(x/lamda)*k)
#First generate random sample of exponentiated weibul
浏览 2提问于2018-09-25得票数 1
1回答
向排放线拟合voigt剖面
、、、、
我正在尝试用scipy.optimize.curve_fit来拟合Voigt剖面到发射谱线。
我不知道如何定义最初的猜测
数据包含一个以上的排放线合并在一起。我也想解压缩数据。
谁能告诉我如何定义最初的猜测以及如何解压缩发射线。我对中间的那个感兴趣。
这是我的代码，用于一次Voigt剖面拟合
#initial guesses
amp1 = max(y)
amp2 = max(y)
cen1 = 6565
cen2 = 6565
sigma = 10
wid = max(x) - min(x)
def voigt(x, amp1, cen1, sigma, amp2, cen2
浏览 0提问于2020-09-22得票数 0
我使用进程p= Runtime.getRuntime().exec在Java语言中运行了一个曲线拟合Python脚本，在我对scipy.optimize.curve_fit的一次调用之后，Java没有得到输出。我正在拟合一个分段误差函数，如下所示。 我创建了一个“虚拟”版本的函数，以检查曲线拟合是否在此基础上工作，它做到了。但是，当我将曲线拟合应用于实际数据时，Java没有得到该语句下面的任何输出。 我在终端中运行了Python代码，它工作得很好。 Java代码： String[] command = new String[2];
command[0] = "python";
浏览 37提问于2019-05-22得票数 0
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit将一条直线拟合为倒置的高斯分布。它完美地拟合了传统的高斯曲线，但不适合符号翻转的高斯曲线，而是始终输出一条直线。
我也试着约束我的高斯函数，使变量'a‘始终为负，但这并不能解决问题。指定-max(y)而不是max(y)似乎也没有帮助。
import scipy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from scipy import asarray as ar,exp
def fitdata(x, y)
浏览 2提问于2018-01-18得票数 3
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5回答
我正在尝试用一个自定义的概率密度函数来拟合一些实验值的分布。显然，结果函数的积分应该始终等于1，但是简单函数(scipy.optimize.curve_fit，dataBincenters，dataCounts)的结果永远不会满足这个条件。解决这个问题的最佳方法是什么？
浏览 2提问于2013-05-14得票数 22
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1回答
SciPy曲线拟合失效幂律
、、、、
因此，我试图用以下幂律来拟合一组数据：
def f(x,N,a): # Power law fit
if a >0:
return N*x**(-a)
else:
return 10.**300
par,cov = scipy.optimize.curve_fit(f,data,time,array([10**(-7),1.2]))
其中的其他条件只是强迫a为正。使用scipy.optimize.curve_fit生成，分别返回N和a的1.2e+04和1.9e0-7的值，绝对不与数据相交。从我手动输入的fits开始，N和a的值应该分别在1
浏览 2提问于2016-03-09得票数 8
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我使用scipy.optimize.curve_fit来拟合我的数据。 params = curve_fit(gauss2, A, B)
def gauss2(x, a1, b1, c1, a2, b2, c2):
return a1*np.exp(-((x-b1)/c1)**2) + a2*np.exp(-((x-b2)/c2)**2) 因为A和B是非常大的数字(np.mean(A)=38956，np.mean(B)=3112)，这里的params是1。我的问题有解决方案吗？
浏览 58提问于2020-08-30得票数 0
我需要一些帮助来写一个非常简单的代码(至少在伪代码中)：
我希望使用n阶的多项式来拟合数据，其中n是一个参数，应该是可变的。最重要的是，我希望始终将前三个系数固定为零。所以我需要像这样的东西
order = 5
def poly(x,c0=0,c1=0,c2=0,c3,c4,c5):
return numpy.polynomial.polynomial.polyval(x, [c0,c1,c2,c3,c4,c5], tensor=False)
popt, pcov = scipy.optimize.curve_fit(poly,x,y)
所以我不能解决的问题是：
如何创建系数为n的多项
浏览 1提问于2017-03-07得票数 0
是否有可能获得作为scipy.optimize.curve_fit()的直接输出的X平方的值
通常，拟合后，通过平方模型和数据之间的差异，通过不确定度加权和汇总，可以很容易地计算出它。然而，当向参数sigma传递2D矩阵(数据的协方差矩阵)而不是简单的1D数组时，情况就不那么直接了。
是真正的最佳拟合参数及其协方差矩阵，这是唯一可以从curve_fit()中提取的两个输出
浏览 0提问于2018-10-01得票数 8
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1回答
scipy.stats模块中可用的分布具有fit方法()来估计给定输入数据的分布的参数。有没有办法获得拟合参数的协方差矩阵，或者我必须求助于scipy.optimize.curve_fit
浏览 1提问于2013-06-27得票数 3
我试着用普朗克曲线来拟合辐射读数。我知道在一些已知波长(11个数据点)的辐射，适合的参数是温度。
从波长和温度返回辐射的Planck函数：
def bbody(lam, T) :
lam = 1e-6 * lam # from micrometres to metres
return 2*h*c**2 / ( lam**5 * ( np.exp(h*c/(lam*k*T)) - 1 ) ) # radiance in SI units: W.m-2.sr-1.m-1
由scipy.optimize.curve_fit使用，并输入11个波长的辐射读数：
def fit_planc
浏览 1提问于2016-06-21得票数 1
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1回答
我想使用a_x +b_x^2+c*x^3+型的多项式函数.使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一些数据。
我做得很好，但我的问题是，我希望用户能够输入适合的多项式度，仅此而已。在不指定python中的系数的情况下，我还没有找到一种生成n次多项式的简单方法。有谁可以帮我？
谢谢!
浏览 3提问于2015-01-29得票数 0
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我想运行一个具有特定假设的监督学习算法，该假设在一个不寻常的位置具有参数theta。
Y= theta1 * (exp(theta2 * X)) + theta0
我尝试在下面的函数中使用梯度下降：
代码：
m = length(y);
num_iters = 500;
J_history = zeros(num_iters, 1);
alpha = 0.1;
theta = zeros(3, 1);
for q = 1:m
A(q,:) = [2, (2*exp(theta(3, 1) * X(q, 1))), (2*theta(2, 1)*X(q, 1)*exp(theta(3,
浏览 0提问于2017-09-07得票数 1
1回答
我尝试使用scipy.optimize.curve_fit和一个定制的fit函数(大致遵循教程)：
# Fit function
def fit_function(x, y, x0, y0, A, FWHM):
return A*np.exp(1)*4*np.log(2)*((x+x0)**2 + (y+y0)**2)/FWHM**2*np.exp(-4*np.log(2)*((x+x0)**2 + (y+y0)**2)/FWHM**2)
# Open image file
img = Image.open('/home/user/image.tif')
# xda
浏览 6提问于2020-08-16得票数 1
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1回答
使用scipy.optimize.curve_fit()获取参数的协变性似乎是一个常见的问题，但是通用的解决方案对我并没有多大帮助。(没有给出一个很好的初始猜测，没有足够的数据点，没有输入一个numpy数组，也没有使用float64)。这重复了我的错误：
x = np.array([103.15, 113.15, 269.3, 273.15, 273.15, 283.15, 290.0, 293.15, 293.15, 296.15, 296.15, 303.15, 303.15, 303.15, 310.0, 313.15, 313.15, 318.15, 323.15, 323.15, 3
浏览 2提问于2020-11-04得票数 0
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1回答
假设我想使用scipy.optimize.curve_fit来拟合正弦函数。我不知道函数的任何参数。为了得到频率，我进行傅里叶变换，猜出所有其他参数--振幅、相位和偏移。当我运行我的程序，我确实得到了一个适合，但这是没有意义的。有什么问题吗？任何帮助都将不胜感激。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy as sp
ampl = 1
freq = 24.5
phase = np.pi/2
offset = 0.05
t = np.arange(0,10,0.001)
func = np.sin(2*np
浏览 1提问于2018-02-10得票数 0
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我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit将曲线拟合到数组中。这是我的代码：
def foubert(t,K,n):
return (1+((1-0.0620281576)**(1-n)-1)*np.exp(-(1-n)*K*(t-3)))**(1/(1-n))
foub_params, _ = scipy.optimize.curve_fit(foubert,phi[:,0],phi[:,1])
K_f,n_f = foub_params
通过使用参数，我得到的曲线最接近于K= 0.06和n= 2.5，但是我的代码一直返回n作为~1，并给我一个运行时警告，因为等
浏览 2提问于2021-04-26得票数 0
对于数据集 x y
1 80
4 40
16 20
64 10
256 5 LibreOffice计算得到以下结果(多项式，3次，趋势线) ? 但是用kind='cubic'调用scipy.interpolate.interp1d会产生这样的结果： ? 我尝试过使用interp1d的参数，也尝试了样条插值和scipy.optimize.curve_fit，但都没有给出与Calc相似的结果。
浏览 12提问于2021-09-22得票数 0
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5回答
动态定义函数
、、
我正在尝试写一个曲线拟合函数，它返回最优参数a，b和c，下面是一个简化的例子：
import numpy
import scipy
from scipy.optimize import curve_fit
def f(x, a, b, c):
return x * 2*a + 4*b - 5*c
xdata = numpy.array([1,3,6,8,10])
ydata = numpy.array([ 0.91589774, 4.91589774, 10.91589774, 14.91589774, 18.91589774])
popt, pcov = scipy.
浏览 2提问于2011-11-20得票数 7
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1回答
我在24小时内每隔2小时收集了2000份不均匀采样的时刻表数据。在Python中工作，我使用scipy.optimize.curve_fit，它返回表单y = a * \sin({\pi \over 12} * x - b)+c的正弦函数。我想知道这个函数是否适合使用F检验的数据，并使用F-统计量返回p值，我将用它来确定数据在24小时内是否明显遵循周期性模式。我不知道如何在函数和数据之间运行F测试。哪些步骤/计算将返回给我一个F值，并最终返回一个P值？
浏览 0提问于2021-12-24得票数 1
1回答
Scipy曲线的逐点拟合
、、、
我正在尝试用scipy.optimize.curve_fit拟合曲线。 我的数据： x = [3,4,5,6,8,10,12]
y = [30,25,23,22,21,18,14] 像这样的乐趣 def func(x, b, c, d, a):
return b * (x+a)**c + d curve_fit参数 bounds=[-50,50], p0 = [50,-1,10,1], maxfev = 50000) ? 但如你所见，曲线并不是很准确。我假设我需要使用另一种类型的函数。或者，也许有其他工具可以完成这项任务？我所需要的就是得到公式y= F(x)，并预
浏览 21提问于2020-09-24得票数 0
1回答
我有一堆图片，看起来像下面，有不同的条纹厚度。
我想通过python scipy.optimize.curve_fit函数来拟合这个图像的正弦函数。然而，如图像所示，条纹图仅局限于一个圆形区域。那我该怎么做呢？
浏览 2提问于2018-12-10得票数 0
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2回答
我试图将sin函数绘制成一个数据集。我在网上发现了一个使用scipy.optimize的教程，但是即使我准确地复制了代码，它似乎也不起作用。
在顶端：
def func(x, a, b, c, d):
return a * np.sin(b * (x + c)) + d
最后：
scipy.optimize.curve_fit(func, clean_time, clean_rate)
pylab.show()
输出窗口上没有一行。
如果有人想要屏幕或整个代码，欢迎在下面评论。
谢谢!
浏览 0提问于2014-07-30得票数 0
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我想要拟合以下函数：
def invlaplace_stehfest2(time,EL,tau):
upsilon=0.25
pmax=6.9
E0=0.0154
M=8
results=[]
for t in time:
func=0
for k in range(1,2*M+1):
SUM=0
for j in range(int(math.floor((k+1)/2)),min(k,M)+1):
dummy=j**(M+1)*sc
浏览 5提问于2017-08-15得票数 2
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1回答
numpy与枕的指数衰减曲线拟合
、、、、
我在对一些数据进行曲线拟合时遇到了一些麻烦，但我无法确定出了哪里出了问题。
在过去，我用numpy.linalg.lstsq做指数函数，用scipy.optimize.curve_fit做乙状结肠函数。这一次，我希望创建一个脚本，让我可以指定各种函数，确定参数，并根据数据测试它们是否合适。在进行此操作时，我注意到Scipy leastsq和Numpy lstsq似乎为相同的数据集和相同的函数提供了不同的答案。该函数是简单的y = e^(l*x)，并且受到约束，使得y=1位于x=0。
Excel趋势线与Numpy lstsq的结果一致，但是由于leastsq能够接受任何函数，所以最好找出问题所在
浏览 0提问于2013-01-16得票数 6
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我想把信号加入到cos或正弦函数中：
参考信号：
sample_rate =1000
start_time = 0
end_time = 12
t = np.arange(start_time, end_time, 1/sample_rate)
amplitude = 12 #peak to peak
period = 60/15
n= 4
func =-amplitude* np.cos( np.pi * t/period)**(2*n) + amplitude
这个信号必须符合模型：
def fit(t, a, b, n):
return -a * np.cos(np.pi
浏览 6提问于2022-03-04得票数 0
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1回答
我已经写了一个函数，在给定参数的情况下，可以对某些数据应用分段线性拟合，具有任意多个分段分段。 我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit将函数拟合到我的数据，但我收到了一个"OptimizeWarning:参数协方差无法被估计“的错误。我相信这可能是因为我正在使用嵌套的lambda函数来定义分段部分。 有没有一种简单的方法来调整我的代码来解决这个问题，或者是一个可能更合适的不同的scipy优化函数？ #The piecewise function
def piecewise_linear(x, *params):
N=len(params)/2
浏览 68提问于2019-05-28得票数 1
2回答
有一段时间，我一直在尝试将函数与一些数据相匹配，使用scipy.optimize.curve_fit：
from __future__ import (print_function,
division,
unicode_literals,
absolute_import)
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as mpl
x = np.array([0
浏览 1提问于2013-11-23得票数 4
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我有一系列的实验值和一个概率密度函数来描述它们的分布：
def bekkers(x, a, m, d):
p = a*np.exp((-1*(x**(1/3) - m)**2)/(2*d**2))*x**(-2/3)
return(p)
我使用scipy.optimize.curve_fit估计了我的函数的参数，现在我需要以某种方式测试拟合的优度。我找到了一个scipy.stats.kstest函数，它完全符合我的需要，但它需要一个连续的分布函数。我该如何完成我的任务？
浏览 0提问于2014-10-01得票数 2
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我有给定的数据集：
其中，我想在红色箭头指向的点上拟合高斯曲线。我试图将数据点限制在接近峰值的通道范围内，使用scipy.optimize.curve_fit和gaussian函数来获得fit，如下所示。
然而，这种方法不考虑数据点的背景噪声的斜率。从而影响上述方法拟合曲线峰值位置的准确性。
我想考虑一下这个背景斜率。我如何在python中这样做呢？
浏览 2提问于2018-04-16得票数 1
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我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一些数据。我有，也有，但似乎都没有回答我的问题。
我有，它是简单的，2D数据，它看起来像一个trig函数。我想用scipy给它配上一个普通的trig函数。
我的做法如下：
from __future__ import division
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
#Load the data
data = np.loadtxt('example_data.txt')
t = data[:,0]
y = data[:,1]
浏览 1提问于2019-12-11得票数 3
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我有一组坐标(x，y，z(x，y))，它描述坐标x，y处的强度(z)，对于不同坐标下的强度，我需要拟合一个2D高斯，使均方误差最小化。数据是在numpy矩阵和每一个适当的会议我将有4，9，16或25坐标。最终，我只需要得到高斯(x_0，y_0)的中心位置，它具有最小的最小均方误差。我发现的所有示例都使用scipy.optimize.curve_fit，但是它们所拥有的输入数据是整个网格上的，而不是几个坐标。任何帮助都将不胜感激。
浏览 5提问于2014-12-18得票数 7
我有一些数据，我想申请一个适合，然后执行一个x-平方测试，以获得良好的拟合。很明显，我正在应用的fit并不能很好地拟合数据(这本身并不是一个问题，我也不一定期望它)，但是scipy.stats.chisquare返回的值会显示出一个几乎完美的拟合，这显然是错误的。
到目前为止，我所做的是定义一个函数来描述我正在应用的fit (正弦拟合)，然后通过从popt获取fit参数，然后在前面定义的函数中使用它们来生成一个fit，然后使用scipy.optimize.curve_fit对数据进行拟合。
然后我取测量的数据和拟合的数据，并将它们放入scipy.stats.chisquare，试图得到一个拟合
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
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我试图将表单f(x)=1/x或某些类似于f(x)=1/poly(x)的函数与这些数据相匹配：
我尝试使用scipy.optimize.curve_fit，它确实工作，但不返回回归本身，我想知道函数本身，成功地拟合数据。此外，我还考虑了旋转和使用np.polyfit的选项，但我不知道如何将其反转回该形式的函数。
编辑
这是我大约12点的数据：
x_points= [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 20, 22, 26]
y_points=[26, 22, 20, 17, 16, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8]
我可以生成更多的数据，但不超
浏览 18提问于2022-11-29得票数 -1
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我使用普通的Scipy curve_fit代码和我自己的csv文档中的值。
from scipy.optimize import curve_fit
from matplotlib import pyplot as plt
import csv
x = [];
y = [];
with open('test2.csv') as csv_file:
csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=';')
line_count = 0
for row in csv_reader:
浏览 1提问于2021-03-13得票数 0
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我正在用scipy.optimize.curve_fit对我的数据进行拟合。
import scipy
from scipy.optimize import curve_fit
def gaussian(x, mu, sigma, A):
return A*np.exp(-(x-mu)**2/2/sigma**2)
def bimodal(x, mu1, sigma1, A1, mu2, sigma2, A2):
return gaussian(x, mu1, sigma1, A1)+gaussian(x, mu2, sigma2, A2)
def fit_gaussia
浏览 13提问于2022-03-08得票数 1
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我尝试用scipy.optimize.curve_fit创建函数来满足数据的需要。如果我想考虑数据中的背景噪声，例如线性函数，我将拟合函数与这个线性函数结合起来，例如：
return (lambda x, *connected_parameters: self.function(x, *connected_parameters[1:self.param_count]) +
function(x, *connected_parameters[self.param_count:-1]))
其中，self.function是我的拟合函数，函数可以是(lambda，m，b: m*x + b)，x
浏览 1提问于2019-08-29得票数 0
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我只是想捕捉scipy.optimize.curve_fit函数抛出的一个scipy.optimize.curve_fit，但我意识到它不是一个有效的异常。
这是一个关于我正在做的事情的非工作的简单想法：
from scipy.optimize import curve_fit
try:
popt, pcov = curve_fit(some parameters)
except OptimizeWarning:
print 'Maxed out calls.'
# do something
我环顾了一下，但那里什么也没有。
我是遗漏了一些显而易见的东西
浏览 3提问于2015-07-08得票数 5
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