现在,我正在尝试将曲线拟合到一个大型数据集;有两个数组,x和y,每个数组都有352个元素。matplotlib.pyplot as pltcoeff=np.polyfit(x, y, 20)但我需要一条更精确的优化曲线,所以我一直在尝试用scipy拟合曲线。以下是我到目前为止拥有的代码:import scipy
from scipy import
我使用SciPy.optimize.curve_fit https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve来获得曲线拟合函数的系数,SciPy函数将模型函数作为其第一个参数,因此,如果我想进行线性曲线拟合,我会将以下函数传递给它: def objective(x, a, b):
r
我试图插值3个值,我已经测量,每一个是相关的圆形面积,我正在考虑的直径(40毫米,50毫米和100毫米)。我想插值它们,以便找到60毫米,70毫米和80毫米的数值。与100毫米直径有关的数值必须是最高的,例如,我不希望80毫米的数值高于100毫米的数值。我使用的代码如下:import scipy as sp
from scipy import inte
我知道curve_fit of scipy及其拟合曲线的能力。我在这里和文档中读过许多例子,但我无法解决我的问题。例如,我有10个文件(化学结构,但它并不重要)和10个实验的能量值。我在一个类中有一个函数,它为每个结构计算一些参数的理论能量,它返回一个具有理论能量值的numpy数组。这是一个类函数,它读取实验能量文件,提取正确的<
我正在尝试优化一个由少量变量(从2到10)组成的函数。我要做的是计算有界超立方体上函数的最小值。[0,1] x [0,1] x ... x [0,1]但是,使用scipy,我可以使用scipy.optimize.minimize(..., method='Newton-CG')或scipy.optimize.minimize(...,m