对于像这里的curve_fit for as single exponential curve图像中所示的单个指数曲线,我能够使用scipy.optimize.curve_fit拟合数据。然而,我不确定如何实现对由多个指数曲线组成的类似数据集的拟合,如这里所示的double exponential curves。我使用以下方法实现了对单个曲线的拟合: def exp_decay(x,a,r):
return a * ((1-r)**x)
x = np.linspace(0,50,50)
y = exp_decay(x, 400, 0.06)
y1 = exp_decay(x,
大家下午好,
我一直在试图平滑一个拟合函数,我有一个指数拟合过程的输出。我使用的代码行如下所示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
x = (0.005, 0.025, 0.05, 0.075, 0.1)
y = (1.0, 0.7261356155365372, 0.5170068027210885, 0.3651525126179504, 0.26135615536537193)
plt.plot(x, y, "r")
x = np
我正在尝试将高斯函数拟合到我的Python图中。我已经在这里附上了代码。如有任何修改,我们将不胜感激!
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import math
import random
from numpy import genfromtxt
data= genfromtxt ('PVC_Cs137.txt')
plt.xlim(0,2500)
plt.ylim(0,30000)
plt.xlabel("Channel nu
我想用 (或者更合适的东西,如果可用的话)将一个函数与向量输出相匹配。例如,考虑以下功能:
import numpy as np
def fmodel(x, a, b):
return np.vstack([a*np.sin(b*x), a*x**2 - b*x, a*np.exp(b/x)])
每个组件都是不同的函数,但它们共享我希望匹配的参数。理想情况下,我会这样做:
x = np.linspace(1, 20, 50)
a = 0.1
b = 0.5
y = fmodel(x, a, b)
y_noisy = y + 0.2 * np.random.normal(size=y.s
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
我想使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一个2D数组(一个10x10数组),其函数定义如下
def musq(dz,y):
return 1.0/(1.0+y**2*(dz/dz[:,None])**2)
此函数musq接受一维数组(dz=np.arange(0.1,1.1,0.1))并返回二维数组。当我尝试用这个函数拟合数据时,得到的结果是ValueError: object too deep for desired array。我知道这一定与输入和输出形状不匹配有关……
但是,什么是合适的方法来拟合一个函数的一维数组输入,返回一个二维数组?
我的代码和值如下
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
下面是我遇到问题的代码:
B_mags = [12.113,7.508,2.880]
N_b = [565.4,39521,3075076.7]
V_mags = [11.326,6.404,2.869]
N_v = [1190,43511.3,2933500]
def linear(N,A):
return A*np.log10(N) # This is equation (4.1) in a form such that curve_fit can be applied to estimate A.
# Finding A using curve_fit:
for (a,b
我想知道是否有一种简单的方法可以实现高斯/洛伦兹拟合到10个峰值并提取fwhm,还可以确定fwhm在x值上的位置。复杂的方法是分离峰并对数据进行拟合,然后提取fwhm。
数据为。
任何建议都非常感谢。谢谢。
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
x, y = data
plt.plot(x,y)
plt.show()
def fun
我正在尝试将a*x**b+c形式的幂律应用于一些数据点,使用的是scripy.optimize的curve_fit。以下是MWE: import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
def func_powerlaw(x, m, c, c0):
return c0 + x**m * c
x = np.array([1.05, 1.0, 0.95, 0.9, 0.85, 0.8, 0.75, 0.7, 0.65, 0.6, 0.55])
y = n
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 =
当我运行我的代码时,我会收到错误“不支持的操作数类型为**或pow():'numpy.ufunc‘和'float'”
守则是:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import sqrt,exp,log
from scipy import linalg
from scipy.optimize import curve_fit
data1 = np.loadtxt('decay1.txt', float,skiprows=1)
t = data1[:,0]
n = d
我有大量的数据,在强度计数和波长方面,我想要配合板条定律来确定温度的猜测参数。
数据集作为文本文件导入。
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimize import curve_fit
with open('Good_SolarRun2.txt') as g:
data = g.read()
data = data.split('\n')
Wavle2 = [float(row.split()[0]) for row in data] # Wavelength (nm)
Int2
我试图用一个复杂的函数来拟合数据,这个函数包含了一些特殊的函数,我对它有问题。这是这里提出的公式,。要做到这一点,我使用spicy.optimize.curve。但是为了简单起见,我跳过了一些特殊的函数,我想用类似的函数进行拟合。我的问题是,我想用一些函数来拟合我的数据,这是一些s的函数,但是这个s也隐藏在一个积分中。
在这里,仅仅为了这篇文章,我用正态分布生成了一些数据,这对于我的情节来说不是很好的数据,只是为了运行代码。我有个错误
only size-1 arrays can be converted to Python scalars
我的代码如下所示。因此,lambda参数是我想从fi