我正在尝试用python编写一个逆lognormal函数:
import numpy as np
import scipy.stats as sp
from scipy.optimize import curve_fit
def lognorm1(x,s,scale):
ANS = sp.lognorm(s,scale=scale).ppf(x)
return ANS
curve_fit(lognorm1,x,y)
我可以毫不费力地拟合曲线,但是比例参数是LOGNORM.INV函数在excel上的指数。我知道我可以在最后记录scale参数,但是有没有重写函数的方法,这样我就
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一些数据。我有,也有,但似乎都没有回答我的问题。
我有,它是简单的,2D数据,它看起来像一个trig函数。我想用scipy给它配上一个普通的trig函数。
我的做法如下:
from __future__ import division
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
#Load the data
data = np.loadtxt('example_data.txt')
t = data[:,0]
y = data[:,1]
我使用curve_fit来适应一条非常简单的代码行,如下所示:
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b):
return a * x + b
x = [6.6000000000000005, 7.599]
y = [123.9835274456227, 144.9319749893788]
popt, pcov = curve_fit(func,x,y,method='dogbox',p0=[20,-15])
print(popt) # get [ 20.96941696 -14.4146245
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
我正在尝试拟合一个函数,该函数以2个自变量x,y和3个参数作为输入,得到a,b,c。这是我的测试代码:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x,y, a, b, c):
return a*np.exp(-b*(x+y)) + c
y= x = np.linspace(0,4,50)
z = func(x,y, 2.5, 1.3, 0.5) #works ok
#generate data to be fitted
zn = z + 0.2*np.random.normal(size
我到目前为止所做的事:
我正在尝试将有噪声的数据(通过向我的函数中添加随机噪声而产生的)拟合到我定义的Gauss函数中。在某些情况下,h3和h4值较低的情况下效果很好,但每隔一段时间,即使对于较低的h3值、h4值和较高的h3、h4值,它也会产生非常糟糕的拟合。
我的代码:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# Let's define the Gauss-Hermite funct
我正在尝试将一个非常复杂的(展平的高斯)模型与我获得的数据进行拟合。Image for flattened Gaussian formula (在我的代码中,变量fc表示vo,中心频率。) 我使用scipy.optimize导入curve_fit中的python编写了代码。它无法优化我的方程,并且总是给出相同的参数答案。指向数据文件的链接:https://www.filehosting.org/file/details/795968/my-file.dat import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x = np.l
我正在尝试使用scipy optimise的curve_fit将余弦平方曲线拟合到我拥有的数据中。不幸的是,我得到的是一条直线。,BUt。希望有人能帮助我。
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import numpy as np
x = ar(range(10))
y = ar([0,1,2,3,4,5,4,3,2,1])
def cosq(x,a,x0):
retu
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
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import scipy.io as spio
from scipy.optimize import curve_fit
我试图创建一条与curve_fit相匹配的线条,使用高斯函数。
def gauss (x, peaks) : #peaks is parameters of gaussian fitting function
result = peaks[0] + peaks[1]*x
for i in range(2 ,
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
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。它可以通过定义一个函数来工作,但是我不能让它与类一起工作。
要重现我的问题,您可以运行:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
#WORKS:
#def goal(x,a1,a2,a3,a4,a5):
# y=a1*x**4*np.sin(x)+a2*x**3+a3*x**2+a4*x+a5
# return y
# DOES NOT WORK:
class f
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
我是一个使用scipy.optimize的新手。我有以下函数调用func。我有x和y值作为一个列表,需要得到a,b和c的估计值。我可以用curve_fit得到a、b和c的估计值。然而,我想探讨使用least_squares的可能性。当我运行以下代码时,会得到以下错误。如果有人能给我指明正确的方向,那就太好了。
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.optimize import least_squares
np.random.seed(0)
x = np.random.randint(0, 10
我已经将一组数据加载到python中,并且认为我已经拟合了高斯和洛伦兹形状,但是我需要它打印到每个参数声明和错误相关的值,而我不知道如何做到这一点。
我是一个编程新手,所以任何帮助都将不胜感激!
这是我的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as p
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
对于下面的代码,我无法得到A、B和C的单个值的标准错误。我尝试了几种不同的方法,要么得到0,要么得到一个单数值。下面的方法是我尝试过的最新方法,但没有奏效。有人有什么建议吗?我是Python新手。
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy
import pylab
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import sympy as sp
from scipy.optimize import curve_fit
x = np.array([600,