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3
回答
具有
可变
和
常量
参数
的
Scipy
curve_fit
python
、
scipy
、
curve-fitting
我正在尝试使用
curve_fit
用一个方程来拟合数据点,这个方程有两个变量
参数
和
一个
常量
。因为我想测试
常量
的
不同值,所以我想避免将其写入函数中。使用
Scipy
中
的
示例,我尝试这样做: def func(x, a, b, c): popt, pcov =
curve_fit
(func, xdata, ydata, bounds=([a_test,
浏览 19
提问于2021-04-28
得票数 0
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4
回答
对
可变
参数
数使用
scipy
curve_fit
python-2.7
、
scipy
、
curve-fitting
我有一个合适
的
函数,它
的
形式如下:其中a,b,c是lenth
的
列表,其中
的
每个条目都是要在
scipy
.optimize.curve_fit()中优化
的
可变
参数
,而N是用于循环索引控制
的
固定数目。在之后,我认为我能够修复N,但我现在按如下方式调用
curve_fit
:popt, p
浏览 4
提问于2015-12-07
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1
回答
尝试用任意曲线拟合Python中
的
multiple Moyal函数
python
、
scipy
、
curve-fitting
我一直在尝试拟合一个
具有
多个朗道峰值
的
分布(所以我使用了
scipy
.stats moyal)。我尝试过使用
scipy
curve_fit
,但一直收到错误。该函数将有多条曲线,由“nMIPs”表示。这是粒子碰撞数据;它本质上是带电粒子通过探测器中
的
瓦片,每条moyal曲线表示带电粒子
的
数量(通常在2-5之间,取决于实验
参数
和
瓦片位置)。
curve_fit
行如下所示: param, param_cov = <em
浏览 12
提问于2020-09-09
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5
回答
动态定义函数
python
、
numpy
、
scipy
我正在尝试写一个曲线拟合函数,它返回最优
参数
a,b
和
c,下面是一个简化
的
例子:import
scipy
popt, pcov =
scipy
.optimize.curve_fit(f, xdata, y
浏览 2
提问于2011-11-20
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1
回答
使用Python找到最合适
的
参数
python
、
python-2.7
、
parameters
、
reference
、
curve-fitting
有了这个直方图之后,我想把它与x-平方分布相结合,其pdf是:其中β是
可变
的
,d1
和
beta_zero是2个
参数
。 我
的
问题是:如何使用Python找到直方图中最合适
的
参数
?更新:我知道我需要在
scipy
.optimize中使用
curve_fit
。我
的
xdata是matrix_beta,它以矩阵
的
形式存在,其元素是betas。
浏览 0
提问于2015-06-07
得票数 5
1
回答
不同
的
scipy
版本为
curve_fit
提供了不同
的
结果
python
、
optimization
、
scipy
、
least-squares
我和我
的
合著者正在尝试使用非线性最小二乘法来估计
参数
。令人惊讶
的
是,我们从相同
的
代码中得到了不同
的
结果。我们在
scipy
.optimize包中使用
curve_fit
。我们正在使用不同
的
scipy
版本。有没有可能是不同
的
版本导致了不同
的
结果?还是我漏掉了什么?
curve_fit
可以使用不同
的
搜索方法吗?不同版本
的
curve_fit</em
浏览 1
提问于2016-01-17
得票数 0
1
回答
使用
SciPy
curve_fit
处理
具有
多种功能表单
的
数据
scipy
、
curve-fitting
我正在尝试拟合一些数据,这些数据在time=0开始时是平坦
的
、陡峭
的
峰值,然后以两个负指数
的
形式衰减(首先是快指数,然后是较慢
的
指数)。我一直在尝试使用
scipy
.optimize
的
curve_fit
,但fit似乎无法识别第一个快速衰减
的
指数。 我所要做
的
就是为不同
的
时间范围定义两个拟合函数。对于time<0,我有一个
常量
(我称它为line,因为一开始我使用
的
是line)。对
浏览 0
提问于2013-06-05
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3
回答
用
curve_fit
对两个数据点拟合指数函数
python
、
scipy
、
curve-fitting
我想用
常量
的
y=x ** pw来拟合指数函数pw,以适应两个数据点。
scipy
curve_fit
函数应该优化adj1
和
adj2。我试过了下面的代码,但没能让它起作用。曲线不通过数据点。import numpy as npfrom
scipy
.optimize import
curve_fit
def func(x,datapoints to which the exponential function
浏览 9
提问于2015-10-17
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1
回答
curve_fit
与方法“狗盒”
scipy
我试图复制这篇论文
的
功能工程为用户活动。他们需要14天
的
累积用户活动,并保持
参数
(2个
参数
)符合乙状结肠。除了7天
的
活动外,我也想做同样
的
事情。, maxfev=20000)ydata1 = [0,0,0,0,0,91,91] RuntimeError: Optimal parameters not
和
x0
参数
值。我读过医生关于“狗盒”
的
文章,但并不是
浏览 0
提问于2019-07-17
得票数 1
1
回答
我应该使用哪个库/函数来适应数据
的
多元多义性?
python
、
numpy
、
scipy
、
data-fitting
我有依赖于4个自变量(x1、x2、x3、x4)
的
数据,我需要一个模型(在Python中可用)来计算数据点之外
的
f(x1、x2、x3、x4)。原则上,如果我把我
的
3个变量设为常数值,我总是可以使用一个合理程度
的
多项式拟合(<5)来插值剩余维数中
的
数据,所以我想要生成一个函数,它可以使用多元多项式拟合同时在所有维内插。必须注意
的
是,基础函数是非线性
的
(这意味着我应该期望形式x1^n*x2^m
的
项,其中n,m不是0)。你有什么建议吗?为了说明这一点,我
浏览 4
提问于2022-03-31
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3
回答
curve_fit
不能适应tophat函数
python
、
scipy
、
curve-fitting
我正在设法使一顶顶帽子
的
功能与某些数据相吻合。f(x)是整条实线
的
常数,但有限长
的
一段等于另一个常数。我
的
参数
是tophat函数
的
两个
常量
,中点
和
宽度,我试图使用
scipy
.optimize.curve_fit来获得所有这些。不幸
的
是,
curve_fit
在获取帽子
的
宽度方面遇到了困难。不管我做什么,它都拒绝测试除我开始使用
的
宽度值之外
的
任何值,并
浏览 0
提问于2018-04-17
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1
回答
Curve_fit
返回错误
的
参数
python
、
scipy
我有一个我
的
大学
的
小项目,我需要写一个方法,使一个数组适合一些函数,这是它
的
一部分: def Linear(self,x,a,b): func= getattr(App, name) self.fit_params, self.covariance_matrix =
curve_fit
(func, self.t, self.a, maxfev= 100000) 但是它返回了
浏览 108
提问于2020-12-11
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1
回答
Matlab fit NonlinearLeastSquares for Python
python
、
matlab
、
scipy
、
least-squares
我为Python重写了用Matlab编写
的
代码,但我无法正确解析Python中
的
fit函数。Matlab中
的
代码: y = *Array 361x1*;y1 = *Single value 1x1*;B = fitobject.B; 我通过基于this article
的
Scipy</
浏览 44
提问于2020-03-21
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1
回答
用数据集规范普朗克斯定律
curve_fit
中
的
值*编辑*
python
、
numpy
、
scipy
、
curve-fitting
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
。import
scipy
as sp with open('Good_SolarRun2-正如用户Evert所建议
的
,我将
常量
设置为1,因为计算机上对小数字
的
优化是困难
的
。f
浏览 2
提问于2016-06-23
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1
回答
如何在使用
scipy
.optimize.curve_fit时动态指定
参数
python
、
scipy
、
scipy-optimize
我有一个复杂
的
模型函数,由12个其他函数组成。我有大约10个
参数
。我使用模型函数来拟合数据
和
生成等高线图。有时,我只想估计几个
参数
,然后修正其余
的
参数
,将它们设置为全局变量。其他时候,我想估计大多数
参数
,只修正几个
参数
。每次我更改要估计
的
参数
和
要匹配
的
参数
集时,我将遍历我
的
13个函数,将所有调用更改为只包含我想要估计
的
参
浏览 5
提问于2022-10-16
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回答已采纳
1
回答
使用类
的
__call__方法作为Numpy
curve_fit
的
输入
python
、
class
、
numpy
、
call
、
curve-fitting
由于我相当复杂
的
函数和数据准备过程(将分析模型数据拟合到一些度量),我想使用类
的
__call__方法作为Numpy
curve_fit
函数
的
输入。要重现我
的
问题,您可以运行:from
scipy
.optimize import
curve_fit
#def goal(x,a1,a2,a3,ydata)print 'T
浏览 1
提问于2013-01-02
得票数 4
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1
回答
带整数
参数
的
scipy
curve_fit
python
、
numpy
、
scipy
我正在尝试使用
scipy
的
curve_fit
来计算两个灰度图像之间在x
和
y上
的
偏移量,作为2-D数值射线。但是,这要求我提供给
curve_fit
的
函数
的
参数
需要整数实参。所以我有一个函数,它有三个
参数
:一个扁平化
的
数组,以及沿两个轴
的
偏移量。它正确地完成了偏移量,并为所有整数偏移量返回一个重新展开
的
数组,但
curve_fit
始终返回p0。有没有可
浏览 4
提问于2013-10-05
得票数 2
2
回答
函数类型
的
曲线拟合:y =10^((a-x)/10*b)
python
、
numpy
、
scipy
、
curve-fitting
下面是根据传感器(x列)
的
值计算出
的
距离(y列)。2.11-54.94 ,2.2-55.11 ,2.24我想要进行曲线拟合,根据此函数找到test.txt中数据
的
常量
a
和
b:我使用以下代码:from
scipy
.optimizeimpo
浏览 0
提问于2017-05-04
得票数 3
3
回答
同时拟合python
参数
共享
python
、
curve-fitting
、
least-squares
、
data-fitting
我有六个数据集,我希望同时拟合所有六个数据集,其中两个
参数
是六个数据集之间
的
公共
参数
,另一个是单独匹配
的
参数
。我计划将一个简单
的
ax**2+bx+c多项式拟合到数据集,其中a
和
b在六个数据集之间共享,而偏移量c在六个数据集之间不共享。 因此,我在数据集之间拟合一个共同
的
斜率,但是有一个
可变
的
偏移量。我完全有能力分别对它们进行拟合,但是,由于每个数据集之间
的
斜率相似,使用同时拟合,偏移量c上
的
浏览 16
提问于2016-10-11
得票数 0
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1
回答
Python:拟合误差函数(erf)或类似于数据
python
、
scipy
我需要用任何可用
的
函数来拟合一个特殊
的
数据分布。该分布并不真正遵循特定
的
理论预测,因此我只想拟合任何给定
的
函数,而没有太大
的
意义。我附上了一张带有样本分布
和
五阶多项式拟合
的
图像,以表明这种简单
的
方法并不真正有效。 我知道这个分布非常类似于一个误差函数,但我没有设法将这样
的
函数与实际情况进行拟合。我希望任何人都有一种方法可以将误差函数拟合到这样
的
分布中,或者可以提出一种不同类型
的
函数,我可以用它来描述
浏览 2
提问于2015-10-17
得票数 3
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