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(3302)
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沙龙
1
回答
如何获得X平方值作为scipy.optimize.curve_fit
的
输出?
python
、
scipy
、
curve-fitting
、
chi-squared
是否有可能获得作为scipy.optimize.curve_fit()
的
直接输出
的
X平方
的
值是真正
的
最佳
拟合
参数及其
协方差</e
浏览 0
提问于2018-10-01
得票数 8
回答已采纳
1
回答
curve_fit
-关于var/covar
矩阵
的
问题
python
、
numpy
、
scipy
、
data-science
、
curve-fitting
我正在
使用
curve_fit
将一条曲线
拟合
到2D空间中
的
一些
数据
点(x,y)。正如我们所知,
curve_fit
有这个p0参数。
curve_fit
返回
的
第二个值是pcov,当我取pcov
的
对角线并开平方根
时
,我得到了一个值
的
向量v。我注意到,当我改变p0
时
,我得到不同
的
曲线,它们具有不同
的
S值。但是,有时我认为这些曲线在视觉上没有
太大</e
浏览 3
提问于2021-01-14
得票数 0
2
回答
scipy.curve_fit与numpy.polyfit不同
的
协方差
矩阵
python
、
numpy
、
scipy
、
curve-fitting
我正在
使用
Python3.6进行
数据
拟合
。最近,我遇到了下面的问题,我缺乏经验,所以我不知道如何处理这个问题。如果在同一组
数据
点上
使用
numpy.polyfit(x,y,1,cov=True)和scipy.curve_fit(lambda: x,a,b: a*x+b,x,y),则得到几乎相同
的
系数a和b,但scipy.curve_fit
的
协方差
矩阵
的
值约为numpy.polyfit值
的
一半。由于我想
浏览 3
提问于2018-08-23
得票数 7
回答已采纳
1
回答
使用
curve_fit
拟合
数据
时
,
协方差
矩阵
的
方差
太大
python
、
curve-fitting
、
least-squares
、
variance
当我尝试
使用
curve_fit
拟合
我
的
数据
时
,我遇到了一些麻烦。 首先,我从
协方差
矩阵
中得到
的
方差
太大
:对于一些已发现
的
参数,标准误差
的
相对幅度超过100%。然而,
拟合
曲线很好地
拟合
了
数据
,但如果我给出
协方差
矩阵
中指示
的
参数偏差,曲线将偏离非常强烈。如果我降
浏览 135
提问于2019-10-16
得票数 1
1
回答
python不确定性包:
curve_fit
中
的
错误传播
python
、
curve-fitting
、
uncertainty
我想
使用
python中
的
不确定性包来传播高斯
拟合
中
的
误差。import numpy as npfrom scipy.optimize import
curve_fit
import-(x-x0)**2/
浏览 9
提问于2022-06-17
得票数 0
1
回答
用
协方差
矩阵
求高斯
拟合
的
误差
python
、
matrix
、
covariance
、
gaussian
所以,我定义了一个高斯分布,后来我把它
拟合
成了
数据
点。我是这样定义
的
: return a * np.exp(-(x - x0)**2 / (2 * sigma**2)) 当我要求打印我
的
popt
时
,我得到了一个
矩阵
,它首先给出了最大y值,然后给出了平均值,最后给出了高斯<em
浏览 1
提问于2019-03-11
得票数 2
2
回答
需要返回
协方差
的
Python多项式
拟合
函数
python
、
numpy
、
scipy
、
covariance
、
polynomial-math
在
数据
集(X,Y,Yerr)上进行最小二乘多项式
拟合
,得到
拟合
参数
的
协方差
矩阵
。此外,由于我有许多
数据
集,CPU时间是一个问题,所以我正在寻找一个分析(=快速)
的
解决方案。我发现了以下(非理想
的
)选项:numpy.polynomial.polynomial.polyfit确实接受Yerr作为输入(以权重
的
形
浏览 3
提问于2012-10-08
得票数 3
3
回答
Python / Scipy -在optimize.leastsq中实现optimize.curve_fit
的
sigma
python
、
scipy
、
curve-fitting
、
least-squares
我正在
使用
逻辑模型
拟合
数据
点。由于我有时会有带有ydata错误
的
数据
,所以我首先
使用
curve_fit
及其sigma参数在
拟合
中包含我
的
个人标准差。现在我切换到了leastsq,因为我还需要一些
curve_fit
无法提供
的
拟合
优度估计。一切都运行得很好,但现在我错过了像
curve_fit
中
的
"sigma“那样对最小二乘进行加权
的
浏览 7
提问于2013-05-13
得票数 6
回答已采纳
1
回答
curve_fit
拟合
高度相关
数据
的
问题
python
、
scipy
、
physics
、
curve-fitting
、
data-science
对于我
的
学士论文,我正在做一个项目,我想对一些
数据
进行
拟合
。这个问题有点复杂,但我尝试在这里最小化这个问题: 我们有三个
数据
点(可用
的
理论
数据
很少),但这些点高度相关。
使用
curve_fit
来
拟合
这些点,我们得到了一个可怕
的
拟合
结果,正如你在这张图中看到
的
那样。(通过手动更改
拟合
参数,可以很容易地改善
拟合
。)我们
的
拟合<
浏览 21
提问于2017-06-29
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Proc GLM
的
方差
协方差
矩阵
sas
、
longitudinal
我
使用
Proc GLM来
拟合
一个基本
的
固定效应模型,我想要得到
方差
/
协方差
矩阵
。我知道如果你用proc reg来
拟合
一个模型,这是非常困难
的
,但是我正在
拟合
的
模型对一个类
的
每个成员(超过50个类成员)都有一个单独
的
斜率,因此我不想为所有的成员编写虚拟变量。有没有办法
使用
proc glm从
拟合
中获得
方差
协方差</
浏览 1
提问于2017-09-04
得票数 0
1
回答
使用
scipy.optimize.curve_fit传递额外
的
参数?
python
、
scipy
我正在用Python编写一个程序,它将高斯和洛伦兹形状
拟合
到一些给定
的
共振
数据
。我最初开始
使用
scipy.optimize.leastsq,但在难以从
协方差
矩阵
中检索优化参数中
的
错误后,我改为
使用
optimize.curve_fit。我定义了一个函数来
拟合
高斯和洛伦兹
的
和: ng = numg p2 = p[3*ng:] a =
浏览 0
提问于2012-04-21
得票数 17
回答已采纳
0
回答
使用
R copula软件包
拟合
copula
时
估计相关(
协方差
)
矩阵
r
我有一个关于R包copula
的
问题。当
使用
fitCopula将copula
拟合
到
数据
时
,更具体地说,将15维t-copula
拟合
到一组12个股票
的
日收益率
时
,该函数只返回rho1和df估计,而不返回
方差
-
协方差
矩阵
(或相关
矩阵
P)估计,我需要它来模拟分布
的
随机偏差如何提取
方差
-
协方差
矩阵
(或相关
矩阵</
浏览 5
提问于2016-06-30
得票数 0
1
回答
如果参数完全符合,为什么`
curve_fit
`不能估计参数
的
协方差
?
python
、
numpy
、
scipy
、
curve-fitting
、
covariance
我不明白
curve_fit
无法估计参数
的
协方差
,从而提高了下面的OptimizeWarning。以下MCVE解释了我
的
问题:from scipy.optimize import
curve_fit
popt, pcov为什么错误/
方差
0或者接近0
的
东西不是inf呢?下面是的引文 如果解处
的
雅可比
矩阵
没有满秩,则lm方法返回一个充满np.inf
浏览 0
提问于2017-01-18
得票数 23
回答已采纳
2
回答
scipy.optimize.curve_fit未能估计
协方差
python
、
python-3.x
、
scipy
、
curve-fitting
、
data-fitting
我想把
数据
拟合
到Logistic (Sigmoid)函数中,得到无穷大
的
协方差
。我有2个参数,假设我有5个
数据
点。我
的
数据
在变量xdata和ydata中。下面是一个代码示例,它生成完全相同
的
警告: y = 1 / (1 +sigmoid, xdata, ydata)arra
浏览 3
提问于2017-06-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
R中扫描电镜的卡方检验
r
、
analysis
、
modeling
、
r-factor
我正在与sem库在R
的
验证性因素分析(CFA)。作为输出
的
一部分,返回一个卡方测试。 我完全不知道什么是零和替代假设。我浏览了R中
的
“帮助”部分,找不到正在测试
的
假设。有人知道在sem包下运行CFA
的
空假设和替代假设是什么吗?
浏览 0
提问于2014-03-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何利用主成分分析找到最佳
拟合
线?
c#
、
accord.net
、
best-fit
我正在用C#绘制windows应用程序中
的
图形。我用找到了最合适
的
线路。但是,我
的
数据
源从垂直线到(几乎)水平线各不相同。我有一个图
的
DataPoints列表.double[] mean = sourceMatrix.Mean();得到特征向量后,如何利用它们绘制最佳
拟合</
浏览 3
提问于2016-04-24
得票数 1
1
回答
为什么我在尝试用OptimizeError来
拟合
高斯/洛伦兹
数据
时
获得
curve_fit
呢?
python
、
scipy
、
curve-fitting
我正在尝试
拟合
一个
数据
集,它可能适合高斯或洛伦兹,并对
curve_fit
函数进行了优化。我得到了一个错误:"OptimizeWarning:参数
的
协方差
不能估计为warnings.warn(‘参数
的
协方差
无法估计’),“
数据
集看起来如下:def gaussian(x,a,b,c,d): func=a*np.exp(-((x-b)**2)/c)
浏览 2
提问于2022-07-20
得票数 0
2
回答
从polyfit中查找不确定性
python
、
numpy
我
使用
2阶
的
简单polyfit来
拟合
样本
数据
中
的
一行:它返回系数。现在我想找出
拟合
线
的
不确定性,并尝试
使用
cov参数,它返回3x3
协方差
矩阵
:但我不确定如何计算不确定性,根据我
的
谷歌搜索,它应该通过
协方差
矩阵
的
对角线平方来计算
浏览 2
提问于2015-01-04
得票数 7
回答已采纳
3
回答
如何打印高斯曲线
拟合
结果?
python
、
scipy
、
curve-fitting
、
data-fitting
、
gauss
这花了我一些时间,但我已经
使用
下面的代码为我
的
x,y
数据
集创建了一个高斯
拟合
。import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import
curve_fit
x, y = np.random.random(100), np.random.random(100) popt, pcov =
curve_fi
浏览 32
提问于2020-08-26
得票数 4
1
回答
python scipy.optimize曲线仅用两点
拟合
python
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_fit
ydata = 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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