与涉及积分的函数拟合
是指通过使用数学积分技术来逼近和拟合给定的函数。这种方法通常用于解决在实际问题中遇到的各种数值计算和模拟挑战。以下是对与涉及积分的函数拟合的完善和全面的答案：
概念： 与涉及积分的函数拟合是指使用数学积分技术来逼近和拟合给定的函数。它可以帮助我们解决各种实际问题中的数值计算和模拟挑战。
分类： 涉及积分的函数拟合可以分为两类：离散函数拟合和连续函数拟合。
- 离散函数拟合：当给定的函数在有限区间上是离散的（例如一组离散的数据点）时，我们可以使用积分技术来逼近和拟合这些数据点。离散函数拟合常用于数据分析和曲线拟合。
- 连续函数拟合：当给定的函数在无限区间上是连续的时，我们可以使用积分技术来逼近和拟合这个函数。连续函数拟合常用于信号处理、图像处理和物理模拟等领域。
优势： 与涉及积分的函数拟合具有以下优势：
- 准确性：通过使用积分技术，与涉及积分的函数拟合可以提供精确的逼近和拟合结果，使得计算结果更加可靠。
- 灵活性：积分技术可以适用于各种不同类型的函数和问题，因此与涉及积分的函数拟合具有很高的灵活性。
- 应用广泛：与涉及积分的函数拟合在科学研究、工程领域和计算机模拟等方面有广泛的应用，能够解决许多实际问题。
应用场景： 与涉及积分的函数拟合在许多领域中都有广泛的应用，包括但不限于：
- 信号处理：用于对信号进行分析和处理，例如音频信号处理、图像处理等。
- 数据分析：用于对实验数据或观测数据进行拟合和预测，例如金融数据分析、市场预测等。
- 物理模拟：用于模拟物理过程和系统，例如天体物理学、流体力学等。
- 优化问题：用于求解最优化问题，例如最小二乘拟合、最大似然估计等。
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2回答
用积分函数拟合数据
、、、
当使用来自的对python中的某些数据进行拟合时，首先定义拟合函数(例如，二阶多项式)如下：
def f(x, a, b): return a*x**2+b*x
然后继续进行拟合的popt, pcov = curve_fit(f,x,y)
但现在的问题是，如果函数包含一个积分(或一个离散和)，那么如何定义第1点中的函数，例如：
实验数据仍然给出了x和f(x)，所以点2将是相似的，我想象一旦我能在python中定义f(x)。顺便说一句，我忘记说，这里假定g(t)有一个众所周知的形式，其中包含拟合参数，即多项式例子中给出的参数a和b。任何帮助都是非常感谢的。这个问
浏览 2提问于2015-05-19得票数 12
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1回答
我想做一个曲线拟合，我把曲线拟合成窦房结和余弦的总和。但是，即使仅仅适合宇航员也是完全错误的。
下面是我的代码:使用来自nc文件的数据(使用xarray操作)：
ds_s_tagesgang‘’hour‘=数组( 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23)
ds_s_tagesgang'T2m‘=阵列(-0.60313714、-0.6527668、-0.669063、-0.6045208、-0.46157956、-0.36819172、-0.17480397、0.00283241、0.15954256、0
浏览 7提问于2022-05-23得票数 0
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2回答
我有一组数据点，当用折线图可视化时，它们看起来像这样
X轴上的时间值和Y轴上的值是一个数字。我的最终任务是找到任何输入时间帧之间的图形的积分。
我想我需要做两件事-
1-找到定义该线图的连续函数(橙色线)
2-然后可以使用scipy.integrate库来计算积分。
我有两个问题-
1-这是正确的方法，还是有更聪明的方法？
如何在给定一组数据点的情况下找到折线图的函数？这与曲线拟合略有不同，在曲线拟合中我们找到了“最佳”拟合。在这里，我想要可视化定义折线图的函数。
任何正确方向的洞察都将是有帮助的。
谢谢
浏览 0提问于2015-08-11得票数 2
1回答
高斯拟合函数异常
、、、、
我已经用scipy curve_fit编写了一个代码来拟合数据集中的高斯函数。有几个不同的数据集。一个有19个点，一个有21个点，它们都包括0.5-0.7，1.0-1.2和1.5-1.7范围内的不同数据集。令人惊讶的是，当我在19个点数据集中运行代码时，它们都成功地执行了，但在21个点数据集中，只有1.5-1.7个范围的数据具有正确的拟合。所有其他人都被赋予了可怕的错误拟合。下面是代码。 #function declaration
def gauss(x, amp, mu, sigma):
y = amp*np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))
ret
浏览 42提问于2021-09-27得票数 0
2回答
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。
我花了很长时间试图用它来拟合数据。我只能拟合基本的函数，用分段函数拟合两条线是不可能的，而y轴的值很低，比如0.01-0.05，x轴值像20-60。我知道我必须插入初始值，但它仍然需要太多的时间，有时它不起作用。
编辑
我添加了我所安装的数据所在的图形，您可以看到在scipy.optimize.curve_fit中改变边界的效果。
我所适合的功能是：
def abslines(x,a,b,c,d):
return np.piecewise(x, [x < -b/a
浏览 1提问于2016-12-02得票数 2
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 pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
t = df['time'].values
ym = df['value'].values
def func(t, c0, c1, c2, c3):
return c0 + c1*t - c2*np.exp(-
浏览 59提问于2020-10-16得票数 1
1回答
观测数据c++中概率分布的拟合
、、、、
实际上，我有一个实数向量(例如1*300)。我正在寻找一个代码片段，在c++中拟合概率分布函数到这个向量。
之后，我想用这个pdf来计算这个向量的任何条目的概率。可以为这个向量创建一个直方图(这看起来是一个更容易的解决方案)，但我需要对我不喜欢的东西进行量化。
更重要的是，我还有一个同样大小的实数向量。我想拟合这两个向量的二维联合概率。这一结果将同样用于计算两个向量的任何联合入口的概率。
谢谢您的答复。
浏览 4提问于2014-04-13得票数 1
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1回答
我有很多困难，拟合这些数据，特别是获得拟合参数，以匹配预期的参数。
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def gaussian_model(x, a, b, c, d): # add constant d
return a*np.exp(-(x-b)**2/(2*c**2))+d
x = np.linspace(0, 20, 100)
mu, cov = curve_fit(gaussian_model, xdata, ydata)
fit_A = mu[0]
fit_B = mu[1]
fit_C
浏览 15提问于2022-09-25得票数 0
给定x和y数据，我想对数据拟合一条样条曲线，然后对下面的拟合进行数值积分。使用Univariate.Spline，我得到了一个很好的线性拟合log10(y)和x。然后，我使用Univariate.Spline.integral(bounds)对生成的样条线进行积分。我的问题是，考虑到我在半对数空间中工作，我不确定如何解释输出。
y = np.array([1,10,100,1000])
x = np.array([15,16,17,18])
x_vals = np.linspace(0,50,1000)
plt.scatter(x,np.log10(y))
浏览 7提问于2017-03-05得票数 0
我试着用2天的时间来用这个方程来拟合我得到的一些数据
f = @(x) ((x.^4) .* exp(x)) ./((exp(x)-1).^2);
gama*x + 9*R*((x/a)^3)*quad(f,0,a/x);
这里x是自变量，a是未知的，gama是已知的。我尝试了下面的过程，并取得了最大的成功。
function C=myquad(a,T)
C = zeros(size(T));
gama = 20 * 1e-3;
R = 8.314;
f = @(x) ((x.^4) .* exp(x)) ./((exp(x)-1).^2);
for n = 1:length(T)
C
浏览 0提问于2011-07-08得票数 1
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4回答
我得研究激光束的轮廓。为了达到这个目的，我需要找到一条适合我的数据的超高斯曲线。超高斯方程：
I * exp(- 2 * ((x - x0) /sigma)^P)
其中P考虑了平顶激光束的曲线特性.
我开始用Python对我的曲线进行简单的高斯拟合。拟合返回高斯曲线，其中对I、x0和sigma的值进行了优化。(我使用函数curve_fit)高斯曲线方程：
I * exp(-(x - x0)^2 / (2 * sigma^2))
现在，我想向前迈出一步。，我想做超高斯曲线拟合，因为我需要考虑光束的平顶特性。因此，我需要一个拟合，它也优化了P参数。
有人知道如何做一个与Python匹配的超高斯曲线
浏览 9提问于2020-03-20得票数 0
1回答
我试图使用来自包的函数来拟合一个动态混合模型(散装的Weibull，尾部的Pareto )：
library(repmis)
library(evmix)
data=source_data("https://www.dropbox.com/s/r7i0ctl1czy481d/test.csv?dl=0")[,1]
test=fdwm(data,c(0.9150062,75.4699181,quantile(data,0.98),11.21,87.41,0.05))
我正在经历一种奇怪的行为:函数首先返回一个错误.：
Error in integrate(rx, wshape,
浏览 0提问于2015-05-26得票数 0
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2回答
在曲线拟合过程中，我需要一些代码的帮助。
我有以下数据：
‘’x_data=0.0，0.006702200711821348，0.012673613376102217，0.01805805116486128，0.02296065262674275，0.027460615301376282，0.03161908492177514，0.03548425629114566，0.03909479074665314，0.06168416627459879，0.06395092768264225，0.09524153605632，0.0964823380829502，0.11590819252589110
浏览 0提问于2021-09-19得票数 0
1回答
用指数函数拟合时间序列数据
、、、、
我必须将以下指数函数拟合到时间序列数据()中。
$C(t)$ = $C_{\infty} (1-\exp(-\frac{t}{\tau}))$
我想要计算C(t)达到$C_{\infty}$的时间尺度$\tau$。我想请教一下如何计算$\tau$。我找到了一个使用曲线拟合的示例。但是我不确定如何在scipy中使用curve_fit库来设置上述问题。
浏览 20提问于2021-04-13得票数 0
1回答
我需要拟合从两个正弦波创建的正弦曲线，并提取拟合曲线的参数(如频率、振幅等)。 数据示例： import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
x = np.arange(0, 50, 0.01)
x2 = np.arange(0, 100, 0.02)
x3 = np.arange(0, 150, 0.03)
sin1 = np.sin(x)
sin2 = np.sin(x2)
sin3= np.sin(x3/2)
sin4 = sin1 + sin2+sin3
plt.plot(x, sin4)
浏览 15提问于2021-03-19得票数 0
3回答
我目前正试图找到一种方法，以计算适合于与MLE切断分布的幂律。分布情况如下：
正如你所看到的，我能够分别拟合整个分布(幂律匹配)和下界(exp拟合)。我没有搞清楚的是，如何拟合分布的上限(f.e。8<x< 100)。
对于poweRlaw包或任何其他R包，有什么方法可以这样做吗？我希望看到的是这样的东西(注意:这只是一个随机分布)：
代码(如有必要)：
#Power-Law
library("poweRlaw")
xmin1 <- 8
xmin2 <- 100
plf0 <- displ$new(deg)
plf0$setXmi
浏览 8提问于2017-07-15得票数 3
1回答
我正在绘制数据集并进行对数拟合，但由于某些原因，拟合似乎是，在某个时候，我得到了足够好的拟合，但后来我绘制了该数据集，结果出现了这种不合适的情况。一开始有一个0.0 0.0076，但是为了避免渐近线，我把它改成了0.001 0.0076。
我正在使用(上面的图像不是这个，但现在我正在用这个测试，而且也有这个坏的匹配)这是适合的
f(x) = a*log(k*x + b)
fit = fit f(x) 'R_B/R_B.txt' via a, k, b
输出为
而且，有时它说7次迭代和上面的屏幕截图一样，其他的只有1次，当它做了“正确”的匹配时，它就像35次迭代或者什么的，如果我
浏览 2提问于2022-04-16得票数 2
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1回答
我一直在尝试曲线拟合双破幂律。
def sbpl(x,f0,a1,a2,a3,xb1,xb2):
if x[0] < xb1:
F=f0* x**(-a1)
elif xb1 <= x <= xb2:
F=f0* ((xb1)**(a2-a1)) *(x)**(-a2)
else:
F=f0*((xb1)**(a2-a1))*((xb2)**(a3-a2))*(x**(-a3))
return F
x=数组(5.5，9.0，17.0，18.0，19.0，43.0，45.0)
Y= a
浏览 7提问于2021-03-01得票数 0
为了简要介绍背景知识，我习惯于描述火灾大小的分布，该分布假定遵循对数正态分布(小火灾多，大火灾少)。对于我的特定应用程序，我只对落入特定大小范围(> min，< max)的fires感兴趣。因此，我正在尝试将对数正态分布拟合到两端都已被审查的数据集。本质上，我希望找到对数正态分布(µ和sigma)的参数，在审查之前最适合完全分布。考虑到我只看了分布的一部分，我可以拟合分布吗？
我做了一些实验，但被难住了。下面是一个例子：
# Generate data #
D <- rlnorm(1000,meanlog = -0.75, sdlog = 1.5)
# Censor data
浏览 2提问于2013-06-06得票数 4
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1回答
我试图找到曲线方程，它是数据中最接近趋势的曲线方程。我尝试了曲线拟合，poly1d，但没有一个能给出我想要的结果。
在图片上，散布部分是我拥有的数据。手绘的线条是我想要的趋势。
有人能帮帮我吗？我如何才能尝试找到解决方案，或者至少引导我找到正确的算法来实现这个目标呢？
我将数据上传到git；x和y数据集文件。
浏览 6提问于2021-02-25得票数 0
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2回答
有没有人能告诉我，我能不能在MATLAB中用FFT实现这个积分？多么?请尽快答复详细情况。
假设存在两个矩形平面，假设通过x1和y1变量访问input，结果平面是由tetax和tetay变量访问的output。
这是伪代码中的积分：
output(tetax,tetay)=double integral of [input(x1,y1)*exp(-j*k*((tetax*x1)+(tetay*y1)))](dx1)(dy1)
位置：-1<= x1 <= 1 and -1<= y1 <= 1
tetax和tetay应该更改，以便它们可以跨越最终的矩形平面。
如果您能及时
浏览 2提问于2009-10-14得票数 0
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我用模型拟合来拟合我的离散数据的负二项分布。作为最后一步，看起来我需要执行Kolmogrov-Smirnov测试来确定模型是否适合数据。我可以找到的所有有关使用正态分布分布式连续数据测试的参考文献。有人能告诉我，对于非正态分布和离散的数据，是否可以在R中这样做？(即使是卡方测试，我也猜得出来，但如果我错了，请纠正我。)
更新：
因此，我发现vcd包包含一个可用于此目的的函数goodfit，方法如下：
library(vcd)
# Define the data
data <- c(67, 81, 93, 65, 18, 44, 31, 103, 64, 19, 27, 57, 63,
浏览 2提问于2010-12-02得票数 11
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我一直在使用本教程()来拟合我的数据的指数曲线(有关数据：，请参阅pastebin )。我调整了输入以使用自己的数据，并将函数从负指数(m * np.exp(-t * x) + b)更改为正指数(m * np.exp(t * x) + b)。
这是我的代码(改编自本教程)：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
# read data
df = pd.read_csv(r'C:/Users/HP/OneDrive/Bachelor/Segmentieru
浏览 6提问于2022-09-03得票数 0
我有一个代码，它需要计算下面的弧长方程：
syms x
a = 10; b = 10; c = 10; d = 10;
fun = 4*a*x^3+3*b*x^2+2*c*x+d
int((1+(fun)^2)^.5)
但回报如下：
ans = int(((40*x^3 + 30*x^2 + 20*x + 10)^2 + 1)^(1/2), x)
为什么matlab不能评估这个积分？我在下面添加了一行，以检查它是否会规避int(x)，并返回所需的结果。
浏览 4提问于2014-06-30得票数 1
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作为一名物理学家，我的测量数据几乎总是有x和y误差。我可以使用gnuplot或PythonPython语言中的scipy.optimize.curve_fit将像a x^2 \exp(-b x^2)这样的函数适合它。我在两个程序中得到的a和b的拟合误差只给出了拟合的等级，而不是a和b的实际误差。
因此，虽然我有一个协方差矩阵，但当我将y-errors加倍时，它不会改变。在实验手册中，它展示了如何进行加权线性拟合并正确给出误差。
除了与y-error一起称重之外，是否还有其他软件包可供选择？我可以使用自己的公式，实现手册中的公式，并将所有数据转换为线性拟合。但是有没有更简单的方法呢？
浏览 6提问于2013-04-30得票数 2
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2回答
对于我的实验项目，我已经将阻尼正弦波拟合到我获得的振动幅度的数据上。我正在尝试用python分析数据，但在尝试将其建模为阻尼波时，我甚至不知道从哪里开始。因此，任何关于如何入门的提示或帮助都将不胜感激。 振幅数据如下： A = [174, 174, 173, 173, 173, 173, 174, 175, 179, 182, 179, 175, 172, 178,
181, 176, 179, 172, 171, 177, 179, 181, 176, 167, 174] 时间数据是一个恒定的时间间隔，就像这样 t = np.array([0., 0.04, 0.08, 0.12
浏览 59提问于2020-11-09得票数 0
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2回答
我有一个关于正态分布的问题(用mu = 0和sigma = 1)。
让我先这样称呼朗或范伦德吧
x = normrnd(0,1,[4096,1]); % x = randn(4096,1)
现在，为了评估x值是否符合正态分布，我调用
[a,b] = normfit(x);
有一个图形化的支持
histfit(x)
现在是问题的核心:如果我对x如何拟合给定的正态分布不满意，我如何优化x，以便更好地拟合预期正态分布的0均值和1标准差？有时，由于表示值很少(本例中为4096 )，x非常不适合预期的高斯，因此我想要操作x (线性与否，在这个阶段并不重要)以获得更好的适应度。
我想说我可以访问统计工具箱
浏览 14提问于2013-03-19得票数 5
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我在MATLAB中使用命令来计算对象的属性。我以为PrincipalAxisLength是我的物体的直径，但它不是。
我创建了一个包含半径为(40, 10, 10)的椭球的二进制图像I。我从regionprops3获得这些值
sum(I(:)) = 16741
stats.volume = 16741
stats.EquivDiameter = 31.739 % 4/3*pi*(31.739/2)^3=16741
stats.PrincipalAxisLength = [71.535, 17.936, 17.908]
如果PrincipalAxisLength是椭球体的3个直径，那么它的体积
浏览 2提问于2019-06-12得票数 3
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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假设我有一个成功概率为p的二项式过程，我用N=4试验做了一个实验，并取得了一些成功(0-4)。现在，假设我重复这个实验10,000次(每次实验4次)，以获得成功次数的分布，如下所示：
注意，由于实验的方式，我无法记录0成功的实验数据，尽管这无疑是在某种频率上发生的。这就是为什么在图上没有0条的原因。
我如何拟合这些数据来估计概率p(理想情况下，如果我知道实验的次数而不仅仅是比例)的置信区间？我的首选是使用MATLAB，但我愿意使用任何工具来完成这项工作。
更新
我可以使用mle对数据进行拟合，但拟合效果并不好(见下图)。我认为问题在于缺少的数据(没有观察到0成功的实验)。我是否可以告
浏览 1提问于2016-09-16得票数 1
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我试图用Python进行分段线性回归，数据如下所示，
我需要为每个部分安装3条线。知道怎么做吗？我有以下代码，但结果如下所示。任何帮助都将不胜感激。
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
def piecewise(x,x0,x1,y0,y1,k0,k1,k2)
浏览 5提问于2017-09-07得票数 0
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我无法将对数和指数衰减曲线正确地拟合到我的实验数据点，就好像建议的曲线拟合与我的数据中的模式不太相似一样。
我有以下示例数据：
data = {'X':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
],
'Y':[55, 55, 55, 54, 54, 54, 54, 53, 53, 50, 45, 37, 27, 16, 0
]}
df = pd.DataFrame(data)
df = pd.DataFrame(data,columns=['X','Y
浏览 6提问于2022-03-10得票数 0
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我们有一些数据和一个带有潜在变量的概率模型，我们想在看到数据后估计后验分布。通常p(x|z)很难计算，所以我们使用变分推理，或MCMC。
我不明白的是为什么MCMC会扮演一个重要的角色。MCMC只能抽取样本。但我们可能想要拟合模型参数，而不仅仅是绘制样本。例如，对于$p(x，\theta|z)$，我们可能想要拟合参数$\theta$，仅绘制样本不能满足我们的需要。
我的问题是，既然MCMC只能提取后验样本，为什么它很重要？
浏览 5提问于2015-10-02得票数 2
我正在寻找一个类似于逻辑函数的函数，但不是将值限制在0到1之间。我希望它将值转换到-1到1的范围。
我有一些范围从-1到1的数据。然后我拟合一个模型，并基于估计的系数和方差模拟正态分布的一些数据。但是有些值超出了-1到1的范围。我想知道是否有一个函数可以将所有的值转换为-1到1的范围。
谢谢
浏览 0提问于2018-04-18得票数 1
2回答
在Matlab中，我得到了一个任意概率密度函数，它被离散为矩阵，这意味着，对于每对x，y，概率都存储在矩阵中: A(x，y) =概率
这是一个100x100矩阵，我希望能够从这个矩阵中生成二维随机样本(x，y)，如果可能的话，也可以计算PDF的平均值和其他矩。我想这样做，因为在重采样后，我想把样本拟合成一个近似的高斯混合模型。
我到处都找过了，但还没有找到像这样具体的东西。我希望你能帮我。
谢谢。
浏览 1提问于2015-07-28得票数 3
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极小值函数积分对数的数值稳定计算
、、、、
如果我有一个随机数Z，定义为，X和Y，那么Z的概率分布就是X和Y概率分布的卷积。卷积基本上是分布函数乘积的积分。卷积中的积分往往没有解析解，因此必须用基本的求积算法来计算。伪码：
prob_z(z) = integrate(lambda t: prob_x(t) * prob_y(z-t), -inf, inf)
对于一个具体的例子，可以使用以下Python/Scipy代码计算正态分布变量X和日志正态分布变量Y的和Y：
from scipy.integrate import quad
from scipy.stats import norm, lognorm
from scipy import
浏览 5提问于2017-11-29得票数 6
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1回答
具有可变边界的超数组集成
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我试图在一个点的列表上集成一个函数，并将整个数组传递给一个集成函数，以便将事情向量化。首先，打电话给scipy.integrate.quad太慢了，因为我有大约10000点要集成。使用scipy.integrate.romberg的速度要快得多，几乎是瞬间的，而四边形是慢的，因为你必须循环它或矢量化它。
我的函数很复杂，但是为了证明目的，假设我想从a到b集成x^2，但是x是一个计算x的标量数组。
import numpy as np
from scipy.integrate import quad, romberg
def integrand(x, y):
return x
浏览 7提问于2013-12-05得票数 1
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在1.2版本中，SciPy添加了ability to fit a Levy-Stable distribution。我有几个发行版我想适合，但我在运行fit时遇到了一些问题。 下面是我的测试用例： points = 1000
jennys_constant = 8675309
alpha, beta = 1.8, -0.5
draw = levy_stable.rvs(alpha, beta, size=points, random_state=jennys_constant)
print(levy_stable.fit(draw)) 我觉得，如果我从Levy-稳定分布中得出结论，我应该能
浏览 91提问于2019-02-07得票数 4
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我正试图在我的数据中拟合指数曲线。然而，我在正确定义x_value模型时遇到了一些困难，以便有一个有代表性的曲线--适合于数据。我认为我在准备DataFrame dataTable时使用的方法在接下来的步骤中并不是最优的。我尝试使用arange()函数来定义x_line，但没有成功。我会感谢你的帮助。请参阅表、我使用的示例代码和输出。
表格
代码
import os
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import e
浏览 11提问于2022-10-05得票数 2
我试图使用R中的“分段”软件包来拟合以下分段回归模型。
lin.mod.1a <- lm(WTM[Treatment=="A"]~RE[Treatment=="A"])
seg.mod.1a <- segmented(lin.mod.1a,seg.Z=~RE[Treatment=="A"],psi=2)
我得到以下错误
Error in segmented.lm(lin.mod.1a, seg.Z = ~RE[Treatment == "A"], psi = 2) :
'psi' should
浏览 5提问于2014-06-04得票数 1
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曲线拟合，三角模型
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我试图从表中建模给定x和y值的特定trig函数。我应该找到参数的函数是$A\cdot sin(x\cdot + ph) +d$。$A$是振幅，$x $是周期，$ph$是相移，$d$是垂直位移。这里，$t$是变量。
from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit
time = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23]
waterlevel = [125,199,223,176,101,73,109,181,219,188,122,85]
def h(t,x, A , p
浏览 3提问于2022-08-05得票数 0
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盲像反褶积
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本文提出的盲图像反褶积算法的实现
但我很难理解算法的某些部分：
如何计算能量函数(5)
B1 * k2是一个矩阵，对吗？那么，如何在矩阵上计算(4)呢？
另外，还不清楚如何计算各向异性扩散张量(9)。
任何帮助都很感激！谢谢!
浏览 1提问于2013-10-11得票数 0
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如果没有曲线拟合工具箱，如何在MATLAB中将函数拟合到数据？
特别是，如何拟合一个不是多项式的函数，例如，如果我想拟合一个函数，比如y= x^(1/3) +5，其中它不是整数？
浏览 2提问于2010-12-21得票数 5
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我将得到两个长度相同的数组。在这个例子中，时间数组是x轴的，强度数组是y轴的.我被要求用稍微改变的对数正态分布概率密度函数(域是$t>0$)来拟合这个图：
(我真的不知道如何在堆栈溢出中使用LaTeX )
\begin{equation*}
f(t) = \frac{a}{\sigma t\sqrt{2\pi}}\exp(\frac{-(\ln(t)-m)^2}{2\sigma^2}) + b
\end{equation*}
换句话说，如果这两个数组的图看起来像：
我想确定拟合常数$a$、$b$、$\sigma$和$m$，使$f(t)$看起来类似于：
我的计划是使用sci
浏览 8提问于2022-01-03得票数 1
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我正在尝试为一组数据找到最好的多项式。它计算每个多项式拟合一定次数的AIC，然后选择AIC最低的多项式。据我所知(我可能错了)，我发现的最低AIC值是最合适的。 在这里，我定义了我的多项式： def p2(xData,a0,a1,a2):
return a0 + a1 * xData + a2 * xData**2
def p3(xData,a0,a1,a2,a3):
return a0 + a1 * xData + a2 * xData**2 + a3 * xData**3
def p4(xData,a0,a1,a2,a3,a4):
return a0 + a1 *
浏览 17提问于2019-06-15得票数 0
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考虑到拟合函数的类型：
我打算将这样的函数与我所拥有的实验数据(x，y=f(x))相匹配。但我还是有些怀疑：
当涉及求和时，我如何定义我的拟合函数？
一旦定义了函数，即def func(..) return ...，是否仍然可以从scipy.optimize中使用curve_fit？因为现在涉及到一组参数s_i和r_i，与通常的拟合情况相比，只有很少的单个参数。
最后，这类个案的处理方式是否完全不同？
我觉得有点迷茫，谢谢你的帮助。
浏览 9提问于2015-05-19得票数 3
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我有一个数据帧x和y，我知道y的最大值，我想将这个数据拟合到一个二次模型中。我如何在知道最大值的情况下在R中实现它？如果我不知道最大值，我会用lm(y~x + I(x^2))来拟合它。有人能对此有个想法吗？提前感谢！
浏览 2提问于2011-10-27得票数 0
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因此，我有以下用Python绘制的数据。
这些数据是我正在处理的一个微分方程系统中的强迫项的输入。因此，我需要将一个连续函数拟合到这个数据中，这样我就不必处理步长函数的不连续性可能带来的稳定性问题。不幸的是，这是一个相当大的数据集。
我试图得到一个拟合的函数，它是可能的，也不会太繁琐，无法转换成Stan，我用来编写微分方程的语言，所以我更喜欢分段多项式形式的东西，最多只有几个我可以手动编码的部分。
我从numpy的polyfit开始，它不是很好。使用scipy的UnivariateSpline给了我一个很好的适应，但它没有给我一些看起来容易翻译成Stan的东西。因此，我正在寻找其他合适的
浏览 2提问于2016-05-20得票数 1
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假设我有一个积分，它的一端(或两端)有(-)无穷大的界限。AFAICT，我不能分析解决这个问题，它需要暴力(例如使用左黎曼和)。我在推广算法以便设置适当的细分时遇到了困难；我要么做太多的工作来计算一些微不足道的东西，要么做得太少而产生巨大的混叠错误。
用任何一种语言回答都很酷，但也许有更好的google-fu的人可以很快结束这一切。:)
我要找的东西和测量英国海岸线一样不可能吗？
浏览 1提问于2010-04-24得票数 1
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我想知道是否允许你做约束样条拟合？例如，考虑以下数据：
x y
13 2.404070
12 1.588134
11 1.760112
10 1.771360
09 1.860087
08 1.955789
07 1.910408
06 1.655911
05 1.778952
04 2.624719
03 1.698099
02 3.022607
01 3.303135
关于平滑函数的选择和作用的讨论可以在早期的帖子中找到。然而，如果我们施加一个约束，即样条需要单调递减，那么我们应该如何拟
浏览 14提问于2013-07-30得票数 5
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