import numpy as npimport pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit散布看起来像这样，指数分布根本不符合： ? 任何帮助都将不胜感激。
浏览 10提问于2019-01-24得票数 0
我试着做一个直方图的拟合，但没有任何运气。有一堆关于如何在正态概率密度函数中做到这一点的信息，但对于其他类型的pdf却没有。import pylab as pyimport matplotlib.pyplot as pltif eigenvals1>=4.3:但是我找不到如何
浏览 0提问于2013-12-14得票数 1
1回答
我试图在我的数据中拟合指数格式，看看它是否是一个很好的拟合/发展一个方程从拟合，但我不确定如何，因为我认为scipy.stats适合的PDF，而不是民防基金。如果我有以下数据：q = [1e-9,9.9981e-10,9.9504e-10,9.7905e-10,9.492e-10];
如何将指数格式与数据相匹配或者如何找到最适合数据的分布？
浏览 2提问于2019-02-24得票数 0
回答已采纳
帮助和在线文档表明，函数scipy.stats.pareto.fit以要拟合的数据集为变量，还可以选择b(指数)、loc、scale作为变量。(1.5,size=10000) #generating data然而，这会导致(指数1，应为1.5data(指数应为4，位置应为2，比例应为0.4) in
(1.
浏览 1提问于2013-03-18得票数 4
回答已采纳
我正在尝试从curve_fit上传scipy.optimize，以适应我生成的一些数据的指数函数。我的代码看起来是：import numpy as np当我运行代码时我的电脑上有一个Anaconda文件夹，我80%确定我安装了它。如何修复此错误？(或者，如果你有一种更好的方法来拟合数据的指数函数，我会全神贯注的)
浏览 0提问于2014-03-31得票数 15
5回答
指数曲线拟合的置信区间
、、、
我试图在指数拟合某些x,y数据(可用)的情况下获得一个置信区间。这里是我必须找到的数据的最佳指数拟合的MWE：from scipy.optimize import curve_fit
x, y =data and best fit curve.x = linspace(11, 23, 100)show()
它</em
浏览 12提问于2014-07-08得票数 15
回答已采纳
1回答
对于像这里的curve_fit for as single exponential curve图像中所示的单个指数曲线，我能够使用scipy.optimize.curve_fit拟合数据。然而，我不确定如何实现对由多个指数曲线组成的类似数据集的拟合，如这里所示的double exponential curves。我使用以下方法实现了对单个曲线的拟合： def exp_decay(x,a,r):
x = np.lin
浏览 46提问于2020-08-25得票数 1
回答已采纳
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。func1使用scipy.integrate计算两者之间的卷积，它返回的值用于计算拟合和给定一组参数的数据之间的差： ..getting似乎知道如何做到这一点，但我在理解过程中遇到了问题。
据我所知，迭代反卷积的工作原理是用猜测的高斯函数对信号进行反卷积，然后拟合
浏览 5提问于2013-05-10得票数 4
我正在尝试使用Python2.7.15(ubuntu18.04)和scipy.optimize.curve_fit()通过数据来拟合函数。这个拟合函数由可变数量的指数和相关参数组成，这些参数通过我的拟合函数的*args参数传递。
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
下面是Python (v2.7.14)代码，它使用来自curve_fit的SciPy (v1.0.1)来查找指数衰减函数的参数。大多数情况下，我会得到合理的结果。首先，我对指数衰减公式的理解来自于，我将其翻译为：
a是数据的初始值。我的假设是，麻烦的数据集没有足够的曲线来拟合，而不超出数据的范围。我研究了curve_fit的界参数，认为这可能是一个合理的选择。/usr/local/bin/p
浏览 2提问于2018-07-14得票数 1
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。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
我正在尝试将一组数据拟合为CDF指数函数。但是，我不确定在我的代码中或在初始参数guess中出了什么问题，但它只创建了一条直线。数据是从CSV文件导入的。
浏览 70提问于2021-07-03得票数 0
回答已采纳
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 pdfrom scipy<
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
我正在尝试用python编写一个逆lognormal函数：import scipy.stats as sp ANS = sp.lognorm(s,scale=scale).ppf(x)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。
浏览 2提问于2018-01-11得票数 0
(size=size)
它是指数分布的(带有一些噪声)，我想使用卡方拟合优度(GoF)测试来验证这一点。使用Python中的标准科学库(例如，scipy或statsmodel)并使用最少的手动步骤和假设，最简单的方法是什么？有一个，但它假设是离散分布(指数分布是连续的)。只涵盖了自定义分布的一种情况，概率是通过摆弄许多表达式(npoints，npointsh，nbound，normbound)构建的，所以我不太清楚如何为其他分布做这件事。此外，我不是在寻找一种像那样“手动”执行测试的方法，而是想知道<em
浏览 1提问于2014-06-24得票数 18
回答已采纳
我目前正在研究如何将递减曲线拟合到真实的生产数据中。我很幸运地创建了一条双曲线，并使用了scipy.optimize中的curve_fit。我使用的当前函数： return qi*(1.0-b*di*x)**(-1.0/b)
我现在想做的是，以一定的速度下降，过渡到指数函数。我该如何做到这一点，并且仍然能够在curve_fit中使用(我认为下面的工作)？我正在尝试下面的代码，这是做它的方法吗？还是有<e
浏览 0提问于2017-09-22得票数 3
在我看来，它看起来有点像(蓝线)：这是一个“卡路里计算器”--我有一个数据点，根据一定的体重，一项活动消耗的卡路里量是多少:例如，如果你是65公斤，你会燃烧420卡路里，如果你是70公斤，你会燃烧概述：
如何在Python中推断趋势线？如何“查询”这条趋势线，以便根据这条趋势线上的点得到估计值？
浏览 4提问于2011-09-04得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
