正如标题所暗示的，我正在尝试将分段方程拟合到大型数据集。我想要根据我的数据拟合的方程如下： y(x) = b，当x 否则： 对于如何解决这样的问题，有多种答案，但作为Python初学者，我不知道如何将它们应用于我的问题：Curve fit with a piecewise function?Conditional cu
浏览 22提问于2019-04-09得票数 0
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问题我需要能够定义以下条件：slope at min(xdata) = 0。(换句话说:我希望拟合的曲线从水平梯度开始)我花了相当多的时间研究，并评估了其他选项(和bit函数scipy.optimize.fmin_slsqp、scipy.optimize.minimi
浏览 7提问于2017-10-10得票数 1
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最近，我开始将流行病建模作为个人项目工作的一部分。我正在尝试用Python来完成这项工作
我遇到的一个需求是如何在Python中执行曲线拟合。我读过一些文章，解释了如何使用scipy库对指数函数或线性函数进行曲线拟合。但在大流行期间，增长曲线可能是指数型的，也可能是线性的。<
浏览 4提问于2020-05-25得票数 0
在我一直从事的一个项目中，我一直在使用SciPy的optimize.curve_fit()函数来通过改变3个参数来拟合曲线到一个图。其中一个参数(c)需要被限制在基于另一个参数(Mhalo)的范围内，就像您在图中看到的那样。作为项目的下一步，我想改变这个关系，这样，与其在基于Mhalo的范围内改变c(如图中所示)，c参数在Mha
浏览 1提问于2018-03-20得票数 0
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对于我的实验室实验，我编写了一些小程序来帮助进行数据分析。我通常只需要基本的计算，均值，标准差，任意的加权函数拟合，以及带有误差条和拟合函数的曲线图。因此，我正在考虑将Python与S
浏览 3提问于2012-09-10得票数 13
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我使用进程p= Runtime.getRuntime().exec在Java语言中运行了一个曲线拟合Python脚本，在我对scipy.optimize.curve_fit的一次调用之后，Java没有得到输出我正在拟合一个分段误差函数，如下所示。 我创建了一个“虚拟”版本的函数，以检查曲线拟合是否在此基础上工作，它做到了。但是，当我将曲线
浏览 37提问于2019-05-22得票数 0
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我正在尝试使用SciPy的optimize.curve_fit来拟合一些散乱数据的函数，但我需要拟合曲线下的面积与基于散乱数据计算的面积相同，并且曲线通过数据的起始点和结束点。为了做到这一点，我在惩罚公式中使用由散乱数据定义的面积(积分)，就像在this answer中一样，同时像建议的her
浏览 197提问于2021-04-19得票数 1
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我想要拟合荧光寿命曲线。这些曲线由仪器响应函数(IRF，假设为高斯)和(多)指数衰减的卷积给出：其中G是高斯和F指数衰减。我已经尝试使用lmfit.minimize在python中使用以下函数对其进行拟合： i = gamp*math.exp(-(func1使用scipy.integrate<e
浏览 5提问于2013-05-10得票数 4
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Matlab中的五参数曲线拟合
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我正在处理一个带有表单输入函数的曲线拟合问题d=((xi-xa)+a*cos(theta))^2+(h+a*sin(theta))^2;这里xa，a，theta，h和k是参数，我们需要计算v(xi)这里，蓝点表示观测值，红线表示从输入函数<
浏览 2提问于2014-12-06得票数 1
我使用对大量数据进行平滑插值。效果很好。我得到一个对象，它的行为类似于一个函数。在scipy中，我没有线索；UnivariateSpline似乎没有提供具有先前计算的结点和系数的构造函数。在MATLAB中，我尝试了Matlab<em
浏览 0提问于2013-06-05得票数 7
SciPy说，与Matlab函数lsq弧度()等效或最接近的python函数是什么，它将数据和参数化函数(曲线)之间的平方误差降到最小？我知道scipy.optimize.curve_fit和scipy.optimize.leastsq很亲近。然而，它们没有使用信赖域相关最小二乘法。当然，我可以自己编写在算法之间切换的条件。但是，如果有现有的<e
浏览 2提问于2015-08-28得票数 3
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Python中已知系数的曲线拟合
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我试过使用Numpy，Scipy和Scikitlearn，但是找不到我所需要的任何一个，基本上我需要对数据集进行曲线拟合，但是将一些系数限制在已知的值上，我找到了如何在MATLAB中使用fittype，但在python中却做不到。在我的例子中，我有一个X和Y的数据集，我需要找到最好的拟合曲线，
浏览 2提问于2021-10-26得票数 0
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我目前正在进行一个项目，使用opencv和python来测量通常是弯曲的对象，例如，下面所示的箭头尽可能准确。img = cv2.imread('example_rubystreak_2.PNG')gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAYspined],[s
浏览 10提问于2015-08-07得票数 2
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我有一个包含三个参数a，b，c和一个参数nu的复杂函数：
与此等效的Python代码如下：我习惯于使用numpy linalg lsqst或等同于曲线拟合的scipy，例如x，x^2，x^4，或正交系数。在这种情况下，如何将shape (3,len(nu)) first参数
浏览 1提问于2018-09-05得票数 0
我想用逻辑曲线来拟合一些数据。我使用逻辑曲线的一般方程来拟合我的数据。找到它here。我使用scipy.optimize.least_squares函数来获取生成曲线所需的值。 这是参数函数。def fun(x, t, y):
return x[0] + (x[1]-x[0])*((x[2]+x[3]*np.exp(-x[4]*t))**
浏览 20提问于2020-04-27得票数 2
我目前正在使用Python中的curve_fit包的scipy.optimize函数，并且知道如果从curve_fit获得的协方差矩阵的对角线条目的平方根，就会得到curve_fit计算的参数的标准差。我不确定的是，这个标准差到底是什么意思。据我所知，这是一个使用黑森矩阵的近似，但准确的计算是
浏览 6提问于2017-06-23得票数 5
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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。
我花了很长时间试图用它来拟合数据。我只能拟合基本的函数，用分段函数拟合两条线是不可能的，而y轴的值很低，比如0.01-0.05，x轴值像20-60。我知道我必须插入初始值，但它仍然需要太多<em
浏览 1提问于2016-12-02得票数 2
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在我的工作中，我有一个观察到的时间序列和模拟的时间序列。我想比较光曲线和检查相似，以找出哪条模拟曲线最适合，分别哪一个参数模拟光曲线最好。
现在我用numpy的互相关函数来做。但我不确定这是否是最好的选择，因为与其他低CC系数的模拟相比，具有最高互相关系数的光曲线看起来并不总是最好的拟合/模拟。还有另一种测量相似性<e
浏览 0提问于2019-08-20得票数 3
我正尝试在python中执行拟合值迭代(FVI) (包括使用分段线性插值近似一个5维函数)。
scipy.interpolate.griddata在这方面做得很好。然而，我需要调用几千次插值例程(因为FVI是一个基于MC的算法)。因此，基本上，函数已知的点集是静态的(并且很大-比如说32k)，但是我需要近似的点(这是原始集合的小扰动)非常大(32k X 5000
浏览 0提问于2012-12-24得票数 8
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我怎样才能在酒瓶上拟合曲线呢？这是我得到的‘手动拟合’，所以基本上我手动更改所有参数数小时。但是，有什么方法可以用
浏览 3提问于2016-06-17得票数 2
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