用scipy对python中的正弦函数进行曲线拟合不能达到预期的效果
问题描述： 用scipy对python中的正弦函数进行曲线拟合不能达到预期的效果。
回答： 在使用scipy对正弦函数进行曲线拟合时，如果无法达到预期的效果，可能是由于以下几个原因：
- 数据不准确或不完整：曲线拟合的效果受到输入数据的影响。如果数据不准确或者不完整，拟合结果可能会出现偏差。建议检查输入数据的准确性，并尽可能收集更多的数据点来提高拟合效果。
- 拟合函数选择不当：scipy提供了多种拟合函数供选择，例如polyfit、curve_fit等。对于正弦函数拟合，可以尝试使用curve_fit函数，并指定正弦函数作为拟合函数。确保选择的拟合函数与待拟合的数据具有一致的特征。
- 初始参数设置不当：曲线拟合通常需要提供初始参数作为拟合的起点。对于正弦函数拟合，初始参数包括振幅、频率、相位等。如果初始参数设置不当，拟合结果可能会偏离预期。建议根据实际情况，合理设置初始参数，并进行多次尝试以找到最佳拟合结果。
- 拟合算法选择不当：scipy提供了多种拟合算法供选择，例如最小二乘法、非线性最小二乘法等。不同的算法适用于不同的拟合问题。对于正弦函数拟合，可以尝试使用非线性最小二乘法进行拟合。如果使用的算法不适合当前的拟合问题，可能会导致拟合效果不佳。
总结起来，要改善用scipy对正弦函数进行曲线拟合的效果，可以从以下几个方面入手：确保数据准确性和完整性，选择合适的拟合函数和算法，合理设置初始参数，并进行多次尝试以找到最佳拟合结果。
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1回答
曲线拟合大型数据集
、、、
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。我对数据拟合了一个多项式，效果很好：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
poly=np.poly1d(coeff)
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 numpy as np
import scipy
from scipy import scipy.opt
浏览 3提问于2011-07-28得票数 2
1回答
我试图拟合正弦波曲线，这是数据分布，但出于某种原因，拟合是不正确的：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimize import curve_fit
#=======================
#====== Analysis =======
#=======================
# sine curve fit
def fit_Sin(t, A, b, C):
return A* np.sin(t*b) + C
## T
浏览 1提问于2017-02-10得票数 3
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我正在尝试将指数曲线拟合到由pandas数据帧表示的一些数据。数据如下所示： ? 我用来进行曲线拟合的代码： import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
t = df['time'].values
ym = df['value'].values
def func(t, c0, c1, c2, c3):
return c0 + c1*t - c2*np.exp(-
浏览 59提问于2020-10-16得票数 1
1回答
我想做一个曲线拟合，我把曲线拟合成窦房结和余弦的总和。但是，即使仅仅适合宇航员也是完全错误的。
下面是我的代码:使用来自nc文件的数据(使用xarray操作)：
ds_s_tagesgang‘’hour‘=数组( 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23)
ds_s_tagesgang'T2m‘=阵列(-0.60313714、-0.6527668、-0.669063、-0.6045208、-0.46157956、-0.36819172、-0.17480397、0.00283241、0.15954256、0
浏览 7提问于2022-05-23得票数 0
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我正在使用python/numpy/scipy实现这个算法，用于基于地形纵横比和坡度对齐两个数字高程模型(DEM)：
“用于量化冰川厚度变化的卫星高度数据集的共同配准和偏差校正”，C.Nuth和A.Käb，
我已经建立了一个框架，但scipy.optimize.curve_fit提供的拟合质量很差。
def f(x, a, b, c):
y = a * numpy.cos(numpy.deg2rad(b-x)) + c
return y
def compute_offset(dh, slope, aspect):
import scipy.optimize as op
浏览 3提问于2012-09-13得票数 9
1回答
我想知道，是否有人可以向我展示一种方法，可以将多条高斯曲线拟合到包含6个峰的数据集(数据来自铜金合金晶体的衍射图样)。我目前使用的方法是将多个高斯方程加在一起，这意味着当曲线拟合时，我必须给出多个值的猜测。
浏览 2提问于2017-04-15得票数 0
1回答
用指数函数拟合时间序列数据
、、、、
我必须将以下指数函数拟合到时间序列数据()中。
$C(t)$ = $C_{\infty} (1-\exp(-\frac{t}{\tau}))$
我想要计算C(t)达到$C_{\infty}$的时间尺度$\tau$。我想请教一下如何计算$\tau$。我找到了一个使用曲线拟合的示例。但是我不确定如何在scipy中使用curve_fit库来设置上述问题。
浏览 20提问于2021-04-13得票数 0
我有一个数据，我试图拟合一个指数，这个数据并不理想，但是当使用JMP内置曲线拟合函数时，它按预期工作，并且我得到了数据的一个很好的近似值(请参见下图，JMP拟合曲线指数3P)。
我知道我正在尝试使用python库scipy.optimize和中描述的curve_fit函数来复制它。然而，这产生了非常不同的曲线，请参见下图。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
df = pd.read_csv('test.
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
3回答
我想用指数函数来拟合一些数据。我之所以使用scipy.optimize.curve_fit，是因为我已经将它用于其他fits。这一次，有一个问题，我不知道哪里出了问题。 下面是数据在绘制时的样子：data.png 如你所见，它似乎遵循指数规律。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
data = np.array([
0., 1.93468444, 3.69735865, 5.38185988, 6.02549022,
6.69
浏览 38提问于2021-04-12得票数 3
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2回答
我有一个二维数组，我试图对数据拟合一条曲线。我的目标函数是多项式函数：
def objective(x, a, b, c):
return a * x + b * x**2 + c
我使用curve_fit从scipy.optimize找到适合的曲线为数据。但是，我需要知道这个模型有多好。实际数据和估计曲线之间有什么区别？我怎么能找到这个？curve_fit是否使用均方误差来求出曲线？我怎样才能控制这种差异？
浏览 16提问于2022-11-18得票数 0
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2回答
我不明白这个数据拟合有什么问题：
from scipy.optimize import curve_fit
def sin_fit(x, *p):
a,b,c,d= p
return a + b*np.sin(c*x+ d)
# p0 is the initial guess for the fitting coefficients
p0 = [0.1, 1., 1., 0.1]
coeff, var_matrix = curve_fit(sin_fit, t, data, p0=p0)
我猜要么是有什么明显的错误，我现在遗漏了什么，要么我不能使用scipy中的曲线拟合来解
浏览 1提问于2014-10-14得票数 2
1回答
曲线拟合，三角模型
、、、
我试图从表中建模给定x和y值的特定trig函数。我应该找到参数的函数是$A\cdot sin(x\cdot + ph) +d$。$A$是振幅，$x $是周期，$ph$是相移，$d$是垂直位移。这里，$t$是变量。
from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit
time = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23]
waterlevel = [125,199,223,176,101,73,109,181,219,188,122,85]
def h(t,x, A , p
浏览 3提问于2022-08-05得票数 0
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2回答
我正在对一个预测函数做一个集合结果的拟合。函数可能被解释为线性的，但我可能需要稍微改变它，所以我正在做曲线拟合，而不是线性回归。我在curve_fit中使用scipy函数。以下是我如何使用它
kappa = 1
alpha=2
popt,pcov = curve_fit(fitFunc1,self.X[0:3],self.Y[0:3],sigma=self.Err[0:3],p0=[kappa,alpha])
这是fitFunc1
def fitFunc1(X,kappa,alpha):
out = []
for x in X:
浏览 4提问于2013-09-09得票数 2
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1回答
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
浏览 5提问于2022-02-08得票数 0
2回答
在曲线拟合过程中，我需要一些代码的帮助。
我有以下数据：
‘’x_data=0.0，0.006702200711821348，0.012673613376102217，0.01805805116486128，0.02296065262674275，0.027460615301376282，0.03161908492177514，0.03548425629114566，0.03909479074665314，0.06168416627459879，0.06395092768264225，0.09524153605632，0.0964823380829502，0.11590819252589110
浏览 0提问于2021-09-19得票数 0
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
浏览 3提问于2017-12-16得票数 2
回答已采纳
我无法将对数和指数衰减曲线正确地拟合到我的实验数据点，就好像建议的曲线拟合与我的数据中的模式不太相似一样。
我有以下示例数据：
data = {'X':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
],
'Y':[55, 55, 55, 54, 54, 54, 54, 53, 53, 50, 45, 37, 27, 16, 0
]}
df = pd.DataFrame(data)
df = pd.DataFrame(data,columns=['X','Y
浏览 6提问于2022-03-10得票数 0
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1回答
我有一个函数，我想要在知道曲线拟合误差的情况下进行曲线拟合。我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit来做这件事，但是遇到了问题。现在我的代码是：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
pi = np.pi
sqrt = np.sqrt
mean = np.mean
A = 1
T_2 = 100
nu_0 = 10
phi_0 = 0
n = .001
nu_s = 500
T = 1000
t = np.linspace(0,
浏览 1提问于2015-01-17得票数 1
回答已采纳
我很难找到高斯曲线拟合的参数。
网站很快就给出了一个很好的答案。但是，我使用python的curve_fit()实现的scipy.optimize库并没有提供很好的结果(即使在输入答案时也是如此)。
例如，我试图拟合的公式如下：
def gauss_func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-(x-b)**2/(2*c**2))
有输入点：
x_main = np.array([19.748, 39.611, 59.465])
y_main = np.array([0.438160379, 0.008706677, 0.000160106])
其中我想找到
浏览 92提问于2022-11-03得票数 0
我正在尝试使用曲线拟合来拟合一些温度，它看起来像一个正弦函数加到一个线性函数上。我最初的预测有很大的偏差，我相信这是因为我需要调整p0，但是我想知道是否有一个好的方法来获得p0的初始猜测，或者这只是一个没完没了的猜测和检查的游戏。或者，如果有更好的方法获得回归线，请让我知道！谢谢！
浏览 70提问于2020-11-07得票数 0
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