这些点应该遵循以下类型的理论函数： f(x) =A*(1-e ^{-x/B}) 我尝试使用scipy.optimize中的curve_fit函数来查找最符合指数的参数A和B。我必须在近100个不同的样本上执行此拟合。 此外，根据经验，我知道0.5 我的问题与curve_fit收敛到A和B的最佳值的失败有关。如果A是一个大于2的值，我将通过更改初始猜测再次调用cu
浏览 24提问于2019-05-16得票数 2
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我很难找到高斯曲线拟合的参数。A= 4821416C= 30.51661poptMain, pcovMain = curve_fit
浏览 92提问于2022-11-03得票数 0
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问题是，要么解不收敛(结果系数是nans)，要么什么也不做(结果与我最初的猜测相同)，或者它显然是合适的，但是它与数据点一点都不相似。然后，我尝试使用gamma函数将它们与curve_fit进行匹配，如下所示：from scipy.special import(betafunc,x,y,p0=(0.5,1.5,0.5))
这就是我的问题所在，因为根据我最初的<
浏览 1提问于2018-06-04得票数 2
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我有两个列表，我试图做一个指数拟合的形式y=a*e^(bx)之间。我使用的方法类似于的第二个答案，但结果与我所知道的使用excel测试时的结果不匹配。这是我的代码：from scipy.optimize import curve_fitdef func(x1, a, b):
浏览 7提问于2015-02-09得票数 3
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我在处理curve_fit参数时遇到了一个问题。我最初复制了文档所建议的代码。然后，我稍微改变了方程，它是好的，但增加了np.linspace，整个预测结果是一条直线。有什么想法吗？import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
pl
浏览 4提问于2019-12-18得票数 2
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我试图为我的数据拟合一个高斯(这已经是一个粗糙的高斯)。我已经采纳了这里的建议，尝试了curve_fit和leastsq，但是我认为我缺少一些更基本的东西(因为我不知道如何使用这个命令)。以下是我到目前为止掌握的脚本import matplotlib.pyplot as plt
def gauss_function(x, a, x0
浏览 5提问于2013-10-06得票数 36
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我仍然是python的新手，我在曲线拟合方面遇到了问题。下面的程序是我创建的一个更大的程序的简化，但它代表了我所遇到的问题。如何对此函数y=np.sqrt(y)进行拟合？11 22:14:54 2013
"""import matplotlib.p
浏览 3提问于2013-12-15得票数 0
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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：from scipy.optimize import curve_fitimport：
我想找到一个比curve_fit更适合scipy.optimize的方法，但是我不知道我能用什
浏览 5提问于2022-02-08得票数 0
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巨型巴比伦矩阵
、、
N/猜测必须大于sqrt(N)，因此，平均这两个项将使您更接近真实的答案。我们最初的猜测不是1，而是一个适当大小的恒等矩阵。任务
您的工作是找到一个由整数1到9填充的正方形矩阵M，当对适当大小的恒等矩阵进行初始猜测时，它成功地<em
浏览 0提问于2014-05-23得票数 1
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我有一些数据点可以与模型拟合。我的模型不是定义为方程，而是定义为3个方程的数值解。我的模型定义如下： z1=q[0] H=q[2]
F[0] = ((J*(1-(D*(1-(1-guess1)那a=2.2*10**(-28)J、b、Tb是参数，z1、z2、H是变量
我的数据点是
浏览 3提问于2018-07-20得票数 1
我正在尝试使用Autograd包复制。虽然我可以从这个存储库复制其他示例，但这个特定的示例抛出了一个错误，如下所示：此相关版本是否不兼容？如果是这样，有什么快速解决这个问题的方法吗？
提前谢谢你，
浏览 0提问于2018-09-11得票数 0
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物理学中的高斯曲线拟合
、、、
我有这些数据，我试图用一个高斯函数来拟合，但是我找不到合适的函数，我尝试使用来自scipy.optimize的scipy.optimize：, 704.186773, 747.612911, 729.315237, 694.021293]我使用了这个代码, c2 ):
return
浏览 4提问于2021-12-27得票数 0
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好的，我很感谢这需要一点耐心，但请耐心等待。我正在分析一些拉曼光谱，并编写了一个程序的基础，使用Scipy curve_fit来拟合多个洛伦兹人在我的数据峰值。诀窍是我有如此多的数据，我想让程序自动识别洛伦兹人的初始猜测，而不是手动识别。总体而言，该程序运行良好(对于具有类似用例且数据更简单的其他人来说可能也很有用)，但我对Scipy的了解还不够充分，无法对curve_fit进行足
浏览 0提问于2017-01-17得票数 2
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在Python中有比scipy.optimize.curve_fit更智能的函数吗？我还需要定义一个函数来适应数据。我添加了我所安装的数据所在的图形，您可以看到在scipy.optimize.curv
浏览 1提问于2016-12-02得票数 2
我试着用y= 1-a(1-bx)**n将函数scipy curve_fit与一些实验数据相匹配。该模型只存在于y>0，因此我剪辑计算值以强制执行此操作。: else:
ynew = myfunc(xobs, *popt如下图所示，最小化工作，但CURVE_FIT基本上用完了评估并放弃了，尽管最初的猜
浏览 1提问于2020-03-31得票数 2
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为什么误差这么大？
、、、、
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 npimport matplotlib.pyplot as plt
a1.errorbar(x, y, yerr = dy, ls = '', marker='o'
浏览 22提问于2021-09-24得票数 3
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最近，我正在处理一些数据，在保存绘图之后，我能够使用curve_fit获得一条曲线，所获得的值后来返回到相同的代码中，结果发现它不起作用。import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimizeimport curve_fit
[24, 0.176644513],
[27, 0.14
浏览 4提问于2017-07-25得票数 0
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为了避免循环从而提高速度，我正在尝试同时执行许多curve_fit的迭代。import numpy as npfrom scipy.optimize import curve_fit Y[i] = (X/b)**(-a) #+ 0.01 * rng.r
浏览 0提问于2017-07-06得票数 6
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我在写Jacobi迭代法来求解任何线性方程组。这个程序适用于一些例子，但不适用于其他例子。我真的不知道该怎么做才能做出正确的计算。我用了一些其他的密码，但我仍然对密码有这个问题。
浏览 0提问于2018-05-22得票数 0
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我正在执行的是：导致错误堆栈跟踪：res = leastsq(func, p0, args=args, full_output=1, **kw)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sc
浏览 3提问于2013-01-22得票数 15
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