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大家好，我正在尝试用python拟合一条曲线，但是我没有成功，我是一个使用python的初学者，我发现它对我没有帮助。 我有一组数据，我想分析哪条线描述得最好(不同阶的多项式)。在numpy中，对于多项式拟合，有polyfit()和polyval()。但是我得到了这个错误，我不知道它是什么意思： File "plantilla.py", line 28, in <module>File "
浏览 138提问于2019-05-24得票数 5
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力在给定极值点上拟合样条
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我有一组点，当用直线连接时，如下所示：
在线性拟合中，曲线拟合到的点是曲线的极值，即局部最大值和极小值。
I希望通过这些点拟合样条或光滑曲线，使这些点仍然是局部最大值/极小值。I使用python，但任何算法在任何语言或甚至简单的数学中都能做到这一点。我尝试使用来自InterpolatedUnivariateSpl
浏览 3提问于2020-08-14得票数 0
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我试图使用Python来拟合一条曲线到一组点。本质上，要点看上去是这样的。蓝色曲线表示输入的数据(在本例中为4个点)，绿色表示使用np.polyfit和polyfit1d拟合的曲线。我本质上想要的是一条曲线拟合，它看起来非常类似于蓝线，但在点1和2处的梯度变化比较平稳(这意味着我不需要这条线通过这些点)。
做这件事最
浏览 0提问于2013-10-29得票数 0
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寻找一组点的拐点
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我正在做一些东西，可以通过一组点来拟合一组Bezier曲线。我已经能够使用的曲线拟合方法做到这一点。这种方法的问题是，它不能通过具有许多拐点的直线来拟合低阶Bezier曲线。因此，为了做到这一点，我需要能够通过在曲线的拐点处分割曲线，然后从那里运行曲线拟合算法来获得分段的三次贝塞尔曲线。问题是
浏览 10提问于2020-02-03得票数 1
我正在用拟合曲线。据我注意到，曲线拟合是通过最小化f(xdata, *popt) - ydata的平方残差之和来进行的，而我希望最小化相对误差的平方残差：(f(xdata, *popt) - ydata)/ydata，因为我的我不一定需要使用curve_fit函数。实现这一点的任何python函数都可以。
PS:我知道另一种将ydata转换为日志空间并对结果数据进行拟合的方法。但我不想这样做。
浏览 1提问于2021-03-29得票数 2
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我有两段曲线。曲线的点位置(x，y)已知。如何连接它们，并得到连接曲线的位置?这是一个类似的问题。，他说要使用贝塞尔曲线。但在我看来，通常情况下，拟合曲线不会通过控制点。因此，如果我从曲线的两部分中选择一些点作为控制点，拟合结果可能如下图所示。那不是我的goal.Can谁能给我点建议？
浏览 2提问于2016-01-20得票数 3
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通过曲线拟合曲面
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我有10组三维点。每个集合表示平滑曲线上的点。我可以很容易地在Matlab中对每一组拟合一条曲线，并得到10条曲线。现在如何在Matlab中通过这些曲线拟合曲面？
浏览 6提问于2014-08-07得票数 1
我试图在dxf文件中以编程方式创建样条曲线。我需要使用拟合点，因为曲线需要通过指定的点。我知道我也需要使用控制点。有公式来计算这些应该是什么吗？它是一个具有四个拟合点的闭样条。
提前感谢！
浏览 1提问于2015-09-27得票数 4
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是否有任何方法在数据集中进行异常检测，使用递归曲线拟合和删除与曲线相关的最大均方误差的点，直到达到可接受的阈值？对于python2.7，我使用的是scipy.optimize.curve_fit函数，最好是使用python。
浏览 5提问于2015-05-18得票数 0
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有一个关于指数曲线拟合的问题，但我没有找到任何关于如何创建幂曲线拟合的材料，比如：在Excel中有一种方法可以做到这一点，但是在Python中可以吗？
浏览 28提问于2016-09-22得票数 3
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假设我有一组data.How的最佳拟合方程，我可以用标记和最佳拟合曲线将数据绘制在一起吗？我知道为曲线添加数据标记的命令，但如果我键入以下内容，该命令将使曲线通过所有点但这不是我想要的，因为我正在绘制一条最佳拟合曲线所以我想知道我到底如何做到这一点。提前感谢大家的帮助。以及如何在同一图形上添加通过所有点的多项式和最
浏览 2提问于2013-05-08得票数 1
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我想得到光滑曲线的实际值。精确地说，值位于光滑曲线上，因此给定曲线上的点，就可以知道相应的x和y值。
我试着拟合多项式，这样如果给出x，我们就得到了y的“精确”值。但是，我不喜欢拟合多项式等等。如果只在曲线上移动得到y-轴和x-轴值，还有其他的方法吗？
浏览 0提问于2013-09-23得票数 1
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我有一个3D网格/表面(我可能用错了这个术语)，即我有x，y和z的数据，我想让MATLAB对这些数据拟合三次(或其他)样条曲线，然后我想提取实际的数学样条函数，这样我就可以自己编写代数函数，而不是使用sfit对象。我知道我可以使用MATLAB的拟合工具，通过多项式曲线拟合来实现这一点，然后提取系数。我也想做
浏览 5提问于2016-04-07得票数 1
我有一个图像，我在其中选择一个randow行，并尝试在该行中拟合一个高斯曲线。我使用scipy.optimize curve_fit方法来拟合高斯。根据数组向量10、20、40、60、100来选择阴影行，这意味着在第一次尝试中，我在该图像中选择10行randow行(因此，10高斯拟合)，然后选择更多行，以此类推。
浏览 5提问于2014-05-15得票数 4
在触摸时，如何绘制通过P1、触摸点和P2的贝塞尔曲线路径？
换句话说，如果我们知道接触点的位置，有没有办法找到控制点的位置？
浏览 2提问于2012-02-10得票数 0
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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：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：现在，我想
浏览 9提问于2020-03-20得票数 0
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通过散点拟合样条曲线
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我目前使用numpy polyfit (8阶)，但有一些“摆动”的线路(特别是在开始和结束)，这是不合适的。其次，我认为在直线的开始处拟合不是很好(曲线应该稍微陡峭一点。如何通过这些数据点获得最佳拟合“样条”？
浏览 3提问于2017-04-25得票数 1
我有一组近似二维曲线的点。我想使用Python和numpy和scipy来找到近似拟合这些点的三次贝塞尔曲线路径，其中我指定了两个端点的确切坐标，它返回其他两个控制点的坐标。我最初认为scipy.interpolate.splprep()可能会做我想做的事情，但它似乎强制曲线通过每个数据点(我想您可能想要进行插值)。我会假设我在这个问题上走错了路。我的问题类似于这个：，除了他们说他们不想使用numpy
浏览 0提问于2012-09-28得票数 27
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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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