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
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):
return a * ((1-r)**x)
x = np.linspace(0,50,50)
y = exp_decay(x, 400, 0.06)
y1 = exp_decay(x,
我为给定的数据点(X)和y不确定点( scipy.odr )执行ODR。对于拟合结果,我想看到每个点与fit的正交距离。对于线性拟合函数,这很容易计算,但是对于任意函数,它可能更复杂。由于scipy.odr正在最小化这些距离,因此它必须计算它们,所以也许可以直接访问它们,但我在文档中没有找到它。也许我错过了?有什么想法吗?
因此,对于附加的示例代码,我想得到一个包含正交距离的100个元素数组,然后绘制一个直方图。
import numpy as np
from scipy.odr import *
np.random.seed(1)
N = 100
x = np.linspace(0, 1
我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit将一条直线拟合为倒置的高斯分布。它完美地拟合了传统的高斯曲线,但不适合符号翻转的高斯曲线,而是始终输出一条直线。
我也试着约束我的高斯函数,使变量'a‘始终为负,但这并不能解决问题。指定-max(y)而不是max(y)似乎也没有帮助。
import scipy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from scipy import asarray as ar,exp
def fitdata(x, y)
我有一堆3D数据点,我正在使用scipy薄板样条线通过它们拟合一个曲面,如下所示:
import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.interpolate
# x, y, z are the 3D point coordinates
spline = sp.interpolate.Rbf(x, y, z, function='thin_plate', smooth=5, episilon=5)
x_grid = np.linspace(0, 512, 1024)
y_grid = np.linspace(0, 512,
大家下午好,
我一直在试图平滑一个拟合函数,我有一个指数拟合过程的输出。我使用的代码行如下所示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
x = (0.005, 0.025, 0.05, 0.075, 0.1)
y = (1.0, 0.7261356155365372, 0.5170068027210885, 0.3651525126179504, 0.26135615536537193)
plt.plot(x, y, "r")
x = np
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
我想使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一个2D数组(一个10x10数组),其函数定义如下
def musq(dz,y):
return 1.0/(1.0+y**2*(dz/dz[:,None])**2)
此函数musq接受一维数组(dz=np.arange(0.1,1.1,0.1))并返回二维数组。当我尝试用这个函数拟合数据时,得到的结果是ValueError: object too deep for desired array。我知道这一定与输入和输出形状不匹配有关……
但是,什么是合适的方法来拟合一个函数的一维数组输入,返回一个二维数组?
我的代码和值如下
我有一个函数,包含两个因变量(x1和x2),两个参数(a和b),产生一个自变量(y)。
链接下面是嵌套数组中的实验值,其中第1列是x1,第2列是x2,第3列是y。
我使用scipy.optimize.curve_fit来求解参数'a‘和'b’
问题是python不知何故认为数据需要拟合回初始点。如下面的链接所述
具体地说,我使用此函数来求解参数。
scipy.optimize.curve_fit(func, x1 and x2 in one array,y, guess parameters)
我不确切地知道为什么它像图所示,但是会不会是因为有两条曲线,所以x1和x2数组需
我试图用一个复杂的函数来拟合数据,这个函数包含了一些特殊的函数,我对它有问题。这是这里提出的公式,。要做到这一点,我使用spicy.optimize.curve。但是为了简单起见,我跳过了一些特殊的函数,我想用类似的函数进行拟合。我的问题是,我想用一些函数来拟合我的数据,这是一些s的函数,但是这个s也隐藏在一个积分中。
在这里,仅仅为了这篇文章,我用正态分布生成了一些数据,这对于我的情节来说不是很好的数据,只是为了运行代码。我有个错误
only size-1 arrays can be converted to Python scalars
我的代码如下所示。因此,lambda参数是我想从fi
我在第一象限有一组看起来像高斯的点,我正在尝试用python中的高斯来拟合它,我的代码如下:
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import math
x=ar([37,69,157,238,274,319,391,495,533,626,1366,1855,2821,3615,4130,4374,6453,6863,7021,
7951,8646,9656,10464