只有一个参数的opt.curve_fit

文章/答案/技术大牛

发布

1回答

python、scipy、curve-fitting

我在使用scipy.opt.curve_fit仅用一个参数拟合曲线时遇到了问题： import scipy.optimize as opt return 76.881324*np.exp((-L)/(8.314*T)) best_params, cov_matrix = opt.curve_fit(func, xdata =x, ydata = y, p0=[]) 我有数组的值，x (下面的等式中的T)和y (P)，我正

浏览 28提问于2020-01-21得票数 1

回答已采纳

1回答

scipy.optimize.curve_fit优化警告

python、scipy、curve-fitting

我试图将高斯图和洛伦兹图拟合到一组共振数据中，但scipy.optimize.curve_fit函数返回错误'OptimizeWarning:无法估计参数的协方差‘。我需要参数的协方差来计算拟合中的误差-有什么想法可以摆脱它吗？我的代码是：errorp1 = (pcov1)**0.5 printgaussian fit =&#x

浏览 0提问于2017-03-26得票数 0

1回答

使用scipy.optimize.curve_fit传递额外的参数？

python、scipy

我正在用Python编写一个程序，它将高斯和洛伦兹形状拟合到一些给定的共振数据。我最初开始使用scipy.optimize.leastsq，但在难以从协方差矩阵中检索优化参数中的错误后，我改为使用optimize.curve_fit。(gaussian(x,p1),lorentzian(x,p2))其中p是fit参数的初始猜测数组。下面是使用curve_fit调用它的实例 leastsq,covar = opt.curve_fit</

浏览 0提问于2012-04-21得票数 17

回答已采纳

1回答

Python curve_fit边界和初始条件的选择会影响结果

python、curve-fitting、boundary、model-fitting

我有一个由两个自由参数描述的数据集，我希望使用optimalization.curve_fit来确定这两个参数。该模型的定义如下 return a*x*np.sqrt(1-b*x)popt, pcov = opt.curve_fit(f = func, xdata = x_data, ydata= y_data, p0 = init_guess, bounds = ([a_min, b_min], [a_max, b_ma

浏览 0提问于2017-06-20得票数 1

3回答

将曲线拟合成几个数据点

python、curve-fitting

我有一个散点图，只有5个数据点，我想拟合一条曲线。我已经尝试过polyfit和下面的代码，但它们都不能在数据点这么少的情况下生成曲线。", label="Data");plt.plot(xdata, func(xdata, *optimizedParameters), label="fit"); 附图是一个情节的

浏览 2提问于2019-09-17得票数 2

回答已采纳

1回答

抛物面(3D抛物线)曲面拟合python

python、optimization、numpy、scipy、curve-fitting

我使用的是scipy的curve_fit工具。下面是我的代码：doey = [.45, .22, .63, .22, .63]zdata = doez opt.curve_fit(paraBolEqn,da

浏览 0提问于2014-10-02得票数 4

1回答

指数型衰变只给出阶跃函数

plot、scipy、curve-fitting、scipy-optimize

_text', skiprows=1) intensity = epr_data[:, 2] 但是我只得到了这个阶跃函数和这些参数：“适合”

浏览 2提问于2021-01-11得票数 0

回答已采纳

1回答

安装一个渐近函数或将其转换为python函数

python-3.x、sympy

我想将渐近函数转换为函数(a*cos(x) exp(x)+b)，并将参数(a，b)拟合为数据。python_formula = lambdify(x,cos(x)*exp(x), 'numpy')def function

浏览 0提问于2019-07-04得票数 0

回答已采纳

2回答

如何修正“exp中遇到的溢出”曲线拟合数据时的问题？

python、numpy、scipy、curve-fitting

我使用Python 3，并试图用指数函数找到以下数据集中的最佳拟合值 73.23, 76.28]opt.curve_fit但我收到以下错误 <ipython-input-67-64582d269012>:3: RuntimeWarn

浏览 15提问于2022-01-18得票数 0

回答已采纳

3回答

Logistic曲线与数据的拟合

python、scipy、curve-fitting

我想用scipy来拟合一些数据的对数函数。不幸的是，我得到了以下错误:无法估计参数的协方差我如何防止这种情况发生？. + np.exp(-c * (x - d))) + b y_fit = f(x, a_, b_, c_,

浏览 24提问于2019-05-27得票数 5

回答已采纳

2回答

用Python求解四参数常数(Rodbard方程)

python、variables、scipy、nonlinear-functions、equations

我是python的新手，我想要写一个算法来求解Rodbard方程中的4个未知参数，其中我们将用ImageJ测量的灰度值与光密度校准盘联系起来。这个方程是非线性的，写成y=c*((X)/(D))^(1/b)，其中a，b，c，d是未知的。对于四点(176.5，0)，(161.333，0.1)，(66.1667，0.9)和(40.833，2.5)，我有x和y的值。下面，我已经发布了我的尝试解决这四个未知数。任何帮助，以指

浏览 6提问于2016-02-17得票数 2

回答已采纳

1回答

在python中将2D高斯和2d数据相加？

python、scipy

我有一些二维数据，特别是扫描的X光片。它们有重叠点源曝光的测量值。数据示例：358802是比数据大1，这是一个巨大的线索，但我不知道问题是什么！我是一个有“实用主义”编码知识的物理学家，所以任何输

浏览 3提问于2015-05-10得票数 3

1回答

检索二维高斯阵列的位置信息

python、numpy、gaussian、data-fitting

我有一个噪声不正常的二维高斯阵列的未知位置，以及未知的均值和方差。在一定的置信度下，如何计算高斯中心位置及其宽度和高度？对于样本情况，如一个完美的正常二维高斯： m,n = [(ss-1.)/2. for ss in shape]return h[:150, :150]

浏览 2提问于2016-10-28得票数 1

回答已采纳

1回答

只有一个参数的命令吗？

assembly

表格中的sall指令由Src翻译成Dest的左移位但我不知道这是什么我猜想它的移动-8(%ebp

浏览 2提问于2015-02-04得票数 2

回答已采纳

4回答

symfony :只有一个参数的表单

forms、symfony-1.4、parameter-passing

我有一个表单，我想给它传递一个必须用来填充小部件的参数。url_for('myModule/new?parameter='.$myParam)$this->param = $request->getParameter('parameter');ech

浏览 1提问于2010-08-16得票数 1

回答已采纳

1回答

函数的结果不是使用optimize.curve_fit的正确的浮点数组

python、numpy、scipy、curve-fitting

X是一个多维数组，包括x_coordinates以及时间、初始温度和材料属性(所有自变量)。"h“是换热系数，出于本练习的目的，我试图对其进行优化(暂时不考虑物理问题)。我可以用一些初始参数运行它，并获得合理的值。1,180,30)q_test = 20000我将获得一个numpy数组作为形状(1，)的解决方案，它给出了np.ndim为1的答案(这在前面的问题中已经提到过正如我所提到的<

浏览 10提问于2018-09-10得票数 1

2回答

为什么scipy.optimize.curve_fit不能生成一条最适合我的点的直线？

python、optimization、scipy、curve-fitting

我有一组数据点(下面代码中的x和y)，我正在尝试通过我的点创建一条最佳拟合的线性直线。我正在使用scipy.optimize.curve_fit。我的代码生成一行，但不是最适合的行。我试着给出函数模型参数，用于我的梯度和我的截取，但每次它都会产生完全相同的线，这不适合我的数据点。蓝点是我的数据点，红线应该与之匹配：如果有人能指出我的错误所在，我将非常感激： import

浏览 0提问于2013-11-01得票数 8

1回答

用python拟合直方图

python、pandas、matplotlib、scipy、data-analysis

我一直在冲浪，但还没有找到正确的方法来做以下工作。我用matplotlib做了一个直方图：从图中可以看出，这种分布或多或少是指数分布考虑到我的井架和垃圾桶阵列，我怎样才能做到最好的拟合呢？更新x = np.float64(bins) # Had some troubles with data types float128 and f

浏览 3提问于2015-11-19得票数 6

回答已采纳

1回答

如何在Matplotlib中找到适合这些数据的趋势线？

python、numpy、matplotlib、plot

我的问题据说很简单--我有X和Y的离散数据，我想得到一个很好的，拟合良好的趋势线，有一个已知的方程，这样我就可以将LDR电压对应到功率读数中。然而，我很难在Matplotlib或Scipy中生成一个很适合的趋势线，我相信这是因为有一个对数关系。是否有更好的方法来为这些数据寻找理想的趋势线？这有可能是在日志图上的对数关系吗？一旦我得到一个趋势

浏览 0提问于2019-08-06得票数 1

1回答

在numpy.apply_along_axis中跳过RuntimeError

python、numpy、error-handling

我有一个函数可以通过以下算法拟合几个x，y数组： import scipy.optimize as opt因此，我将拟合应用于数据的每个第一轴(sha

浏览 1提问于2014-03-25得票数 1

点击加载更多