尽管我在struct poptOption中只提供了一次,但程序用法输出了两次-d选项。这是用法输出: Usage: generate-test [-d?] [-d|--data] [-n|--test-name=STRING] [-?|--help]
[--usage] --help输出是正确的: Usage: generate-test [OPTION...]
-d, --data Provide this option if the test needs external data from file(s)
-n, --test-
我的问题
我试着用curve_fit函数从枕模块回归,现在我得到了一个零散的图,我搞不懂,为什么我在这里得到一个零散的图?
我的代码
def scipyFunction(x,y):
plot(x, y, 'o', label='Original data', markersize=10)
x = [float(xn) for xn in x] #every element (xn) in x becomes a float
y = [float(yn) for yn in y] #every element (yn) in y
我有一个2D numpy数组,其中包含一组由loadtxt从文件中导入的数据。第一列包含x数组,任何进一步的列都包含不同参数的y值。我想要对数据进行拟合,并将适配参数组合到一个新的2D数组中。这里,第一组数据的拟合结果应该作为初始参数来拟合下一组数据。因此,我使用for循环来扫描数组的列。
fitparam=zeros((0,3),float)
init_vals=[a,b,c]
for ii in arange(1,data.shape[1]):
popt,pcov=curve_fit(func,data[:,0],data[:,ii],p0=init_vals)
init_
我正试图在我的数据中加入指数定律。我的(x,y)示例解释起来相当复杂,所以对于一般的理解和可再现性,我会说:这两个变量都是float和continuous、0<=x<=100和0<=y<=1。
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
#ydata=[...] is my list with y values, which contains 0 values
#xdata=[...] is my list with x values
transf
如何使用拟合高斯曲线的SciPy曲线拟合函数来关闭这个误差?换句话说,如果它不适合一个模型峰值,那么它不是一个峰值,所以我不想返回任何东西。还有更快的方法吗?对于我的应用程序来说,curve_fit可能太慢了,无法查看巨大的数据。
RuntimeError:未找到最佳参数:对函数的调用数达到maxfev = 800。
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import sqrt, pi, exp
我有一个Pandas DataFrame,列包含x、y和z-值.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Age': x,
'Mileage': y,
'Price': z})
使用scipy.optimize.curvefit(),我能够拟合一个单变量指数函数y = exp(-bx):
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
# fit y to x
def
我到目前为止所做的事:
我正在尝试将有噪声的数据(通过向我的函数中添加随机噪声而产生的)拟合到我定义的Gauss函数中。在某些情况下,h3和h4值较低的情况下效果很好,但每隔一段时间,即使对于较低的h3值、h4值和较高的h3、h4值,它也会产生非常糟糕的拟合。
我的代码:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# Let's define the Gauss-Hermite funct
我试图将曲线拟合到一些数据上,但得到的曲线看起来像是乱七八糟的。我不知道系数是否准确。使用这个样例数据集,它打印类似三角形的东西,而使用我的原始数据集,它看起来更糟糕。这主要是教程。我尝试从另一个教程中删除症状代码,但这样做没有任何效果。 import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import sympy as sym
x = [0.0009425070688029959,
0.0009398496240601303,
0.00187793427230042
我正在编写一个库,它为所有路由添加验证,以便与koa-router一起使用。
在我的routes/index.js文件中,在运行任何路由之前,我能够通过使用以下代码获得我想要的大部分内容:
let routePath = ctx._matchedRoute as string;
if (!routePath) {
return next();
}
// Strip trailing slash and replace colon with underscore
let routeName = routePath.replace(/\/
我试图计算两种形式的指数形式对某些x, y数据的最佳拟合(数据文件可以从下载)
下面是代码:
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
# Get x,y data
data = np.loadtxt('data.txt', unpack=True)
xdata, ydata = data[0], data[1]
# Define first exponential function
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(b * x) + c
# Get
我想用高斯函数来拟合一个数据数组(在程序中称为“数据”,大小为"n"),我想得到曲线参数的估计,即平均值和西格玛。下面的代码(我在Web上找到的)是一种快速的方法吗?如果是这样的话,我如何才能实际得到参数的估计值?
import pylab as plb
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
x = ar(range(n))
y = data
n = len(x) #the number of data
mean =
我试图用多项式拟合2d数据,发现在一定程度的多项式之后,numpy给出了“等级警告”。另一方面,使用Chebyshev多项式进行拟合并不会发出这样的警告。我可以用numpy的Chebyshev来拟合同样的数据。输出为不同等级的Chebyshev多项式。
我要计算这些Chebyshev多项式的数值,以便与正规多项式拟合的结果进行比较。这是示例代码。
import numpy as np
from numpy.polynomial import Chebyshev as T
import os
from mpmath import *
mp.dps = 16
mp.pretty = True
我有非常少的数据点,我想创建一条线,以最适合的数据点时,绘制在一个半部曲规模。我试过曲线拟合和三次插值,但与数据趋势相比,它们对我来说似乎都不太合理。
我恳请您检查是否有一种更有效的方法来创建一条适合于数据的直线。可能外推法可以,但我没有找到关于python外推的好文档。
非常感谢您的帮助。
import sys
import os
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit
import scipy.optimize as optim
你好,我正在努力为这个数据做一个对数回归。每当我使用timereg数组来计算回归时,我得到的错误是'RuntimeWarning:在日志中遇到无效的值‘。然后它会给出这个错误:‘找不到最佳参数:对函数的调用次数已经达到maxfev =800。’最糟糕的是,当我在timereg数组的位置上使用yearsreg数组时,它工作得非常好。 import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit n
import numpy as np
from astropy import modeling
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
def gaussian(x, amplitude, mean, stddev):
return amplitude * np.exp(-((x - mean)/4/stddev)**2)
# the data
m = modeling.models.Gaussian1D(amplitude=10, mean=100, stddev=10)
x = np.linspac
在下面的代码部分中,我继续得到一个超出界限的索引错误,我一生都找不出原因(这个站点上的任何链接都没有帮助我)。我想要做的是将我的curve_fit函数(Func)应用于x_data和y_data中的每一行数据,以获得a、b、c和d的拟合参数。有人能看出我做错了什么吗?谢谢!
import pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import math
#my function
def Func(x_data,a,b,c,d):
return np.multiply((np.multipl
我正在尝试实现一个指数回归函数。sp代表同情。我用的是粗野和同情。首先,在func_exp中,我尝试使用np.exp,但它产生了一个错误(属性错误),所以我决定使用渐近。好吧,这是密码
import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_rank
import scipy
import scipy.integrate
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
我试图拟合正弦波曲线,这是数据分布,但出于某种原因,拟合是不正确的:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimize import curve_fit
#=======================
#====== Analysis =======
#=======================
# sine curve fit
def fit_Sin(t, A, b, C):
return A* np.sin(t*b) + C
## T
我有一条曲线:
以及它的数字化数据。
如何为最小二乘方法选择合适的函数,以及如何在Python上实现这种近似?
我试着那样做
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import sympy as sym
x = np.loadtxt("x_data.txt", delimiter='\t', dtype=np.float)
y = np.loadtxt("y_data.txt", delimiter=