在尝试用scipy.optimize curve_fit创建示例时,我发现scipy似乎与Python的math模块不兼容。虽然函数f1运行良好,但f2会抛出一条错误消息。
from scipy.optimize import curve_fit
from math import sin, pi, log, exp, floor, fabs, pow
x_axis = np.asarray([pi * i / 6 for i in range(-6, 7)])
y_axis = np.asarray([sin(i) for i in x_axis])
def f1(x, m, n):
我正试图使用scipy.optimize curve_fit将一个完整的函数与我的数据相匹配,如下所示:
import numpy as np
from scipy.integrate import quad, nquad, odeint
from scipy.special import gammainc, gamma
import math
import os
import sys
import contextlib
from scipy.optimize import curve_fit
import string
#Global model constants, all units
我得到了下面的等式,并被要求找出几个不同的东西,其中之一是最小二乘估计。 ? 我有实验确定的数据并编写函数。 xData = np.array([0, 2, 5, 10, 15, 20, 25, 30]) # hours
yData = np.array([ 0.398, 0.543, 1.56, 4.34, 7.22, 9.86 , 10.5, 10.6]) # biomass, g/L
def func1(t,x_infin,x_0,k):
'nonlinear function in a and b to fit to data'
g
我一直在尝试测试fcn实现。我唯一改变的是设置输入图像的方式,以便对模型进行测试。我的修改在下图中用红色曲线标记。
但是,运行该程序会导致以下错误消息TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, or numpy ndarrays.,在down, up = sess.run(tensors, feed_dict=feed_dict)发生。我很想知道我的实现中出了什么问题,以及如何修改它
我正在使用curve_fit的一些数据拟合函数,并收到以下错误;
Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe'
这就指向了代码中的这一行;
popt_r, pcov = curve_fit(
self.rightFunc, np.array(wavelength)[beg:end][edgeIndex+30:],
np.dstack(tr
我正在尝试使用python和curve_fit函数来解决一个示例营销组合模型问题。
我需要适应两组参数,我将它们作为* arg列表添加到我的函数中。我可以让曲线拟合到一组参数(单个列表),但不是两个。
代码
#import packages
from scipy.optimize import curve_fit
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.filters.filtertools import recursive_filter as rec
数据集
a = np.array(0).repeat(150)
我有一堆度量,它们消耗了列的浮动值的整个列表(考虑一系列的顺序值,我在其中做一些异常值分析,因此需要整个数组的值)。
我可以将整个列表作为参数传递吗?如果我要完全在python中这样做,那将是太多的数据吞吐。思想?
# Redshift UDF - the red part is invalid signature & needs a fill
create function Median_absolute_deviation(y <Pass a list, but how? >,threshold float)
--INPUTS:
--a list of orde
我正在准备一些光谱分析,这将涉及合并三个重叠的光谱。两个光谱有“无量纲”单位(一个和反照率有flux/flux单位;另一个是滤波器响应,用photons/photons表示)。我希望使用specutils和astropy来使这更容易,并且通常避免重新发明任何轮子。
但是,我很难将数据转换为Spectrum1D-type对象。下面是相关的代码片段:
import numpy as np
import astropy
from astropy import units as u
from specutils import Spectrum1D
dataSpectrumFileName =
我有一个包含以下几行的数据框架:
restaurantName cuisine totalRating delivery
Bindia Indian Bistro indian 4.0 Yes
Bhoj Indian Cuisine indian 4.5 Yes
Indian Roti House indian 4.0 Yes
Utsav indian 4.0 Yes
我们叫它df3吧。
我有一个Laravel应用程序,具有一个具有长序列的底层数据库。我想为用户提供下载JSON格式的数据库的机会。为此,我首先获取记录,然后将它们转换为JSON格式并写入文件。但是,当我将应用程序移动到生产服务器时,它为我提供了 You don't have permission to access /saveJson on this server. 日志中的错误消息如下: [2021-01-07 19:08:50] local.ERROR: Allowed memory size of 1887436800 bytes exhausted (tried to allocate 6758
我试着找出有两个不同变量的最大值:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi, sqrt
i =.5
l = .01
u = 4*pi*10**-7
angle = np.linspace(0,pi/2,20)
d = np.linspace(0,.5, 50)
B = []
for ang in angle:
for dis in d:
新的NumPy,可能没有正确的搜索,所以如果这是一个常见的问题,我将采取块.
我正在处理一个需要计算日志(n!)的问题。对于相对较大的数字来说-即。要先计算阶乘,所以我编写了以下函数:
def log_fact(n):
x = 0
for i in range(1,n+1):
x += log(i)
return x
现在的问题是,我希望将它用作传递给curve_fit的函数的一部分:
def logfactfunc(x, a, b, c):
return a*log_fact(x) + b*x + c
from scipy.optimize
当我创建NSManagedObjects时,我使用了Scalar属性。例如:
@objc(Candy)
class Candy: DefaultDeserializableManagedObject {
@NSManaged var id: Int
@NSManaged var name: String
@NSManaged var smallImageUrl: String
@NSManaged var largeImageUrl: String
@NSManaged var price: Int
@NSManaged var sortOrde
我可以保存"Node“、"Link”,但不能保存"Graph“(参见下面的错误)。使用pymongo 2.1.1,Django-NoRel,Python 2.7:
from django.db import models
from djangotoolbox.fields import SetField, ListField, EmbeddedModelField
class Graph(models.Model):
links = ListField(EmbeddedModelField('Link'))
class Link(models
在我之前的两篇文章(post1,post 2)之后,我现在已经达到了使用scipy来寻找曲线拟合的地步。然而,我的代码产生了一个错误。 我正在使用的.csv文件的一个示例位于post1中。我试图从互联网上复制和替换示例,但似乎不起作用。 下面是我所拥有的( .py文件) import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import optimize
df = pd.read_csv("~/Truncated raw data hcl.csv", usecols=['time' , '1mnaoh t
我试图用Python绘制一个等高线图,使用比下面稍微复杂的代码。但是,在以下简单示例中也会出现同样的问题:
import numpy as np
from scipy import integrate
import matplotlib.pyplot as plt
def A(x):
return integrate.quad(lambda i: x-i, 0, x)
n = 100
x = np.linspace(0, 10, n)
y = np.linspace(0, 10, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
M = A(X) + Y # THE ER
下面的代码试图将键值对存储到numba字典中。Numba的官方页面说,新的类型化字典支持数组作为关键,但我无法让它工作。错误消息说,键不能是散列。知道该怎么做吗?
In [7]: from numba.typed import Dict
...: from numba import types
...: import numpy as np
In [15]: dd = Dict.empty(key_type=types.int32[::1], value_type=types.int32[::1],)
我上周刚开始编程,所以请温柔一点;)
我试图做的是一个线性拟合与curve_fit,以确定这两个贡献的斜率。我试过:
import os
from os import listdir
from os.path import isfile, join
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.axes as ax
from scipy import asarray as ar,exp
freq_lw_tuple = [(
大家好,我想用曲线拟合在python中进行非线性回归,这是我的代码:
#fit a fourth degree polynomial to the economic data
from numpy import arange
from scipy.optimize import curve_fit
from matplotlib import pyplot
import math
x = [17.47,20.71,21.08,18.08,17.12,14.16,14.06,12.44,11.86,11.19,10.65]
y = [5,35,65,95,125,155,185,215,245
这个python代码:
import numpy,math
import scipy.optimize as optimization
import matplotlib.pyplot as plt
# Create toy data for curve_fit.
zo = numpy.array([0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
mu = numpy.array([0.1,0.9,2.2,2.8,3.9,5.1])
sig = numpy.array([1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])
# Define hubble function.
def
我在Matlab中有一个相当简单的问题。我希望将结构数组(sumRT.P)的n项复制到矩阵(m)中。在C中,我只使用一个for循环,如下所示:
for i = 1:n
m(i) = sumRT(i).P;
end
但我敢打赌,在Matlab中复制数组有一种更简单的方法(这就是语言的全部意义,对吗?)我试过这个:
m = sumRT(1:n).P;
但这只是将求和中的第一项复制到m中,从而得到一个1×1矩阵。注意,如果我键入sumRT(2).P (例如,我可以看到第二项)。对于任何数到n都是一样的,为什么这是错误的,我如何修正它呢?
我正在尝试编写一个函数来测量用户定义数组的大小(例如,它的输入是excel中的一个2x2数组,每个单元格包含一个"1“Excel公式{=RRR(A1:B2)} -见下文),这样我就可以围绕该信息构建一个函数。 我的函数中的其他所有东西都可以工作,除了这个特殊的部分。错误消息是"Expected“。显然,"rng“不是作为数组输入的。(参见下面的代码) Public Function RRR(rng As Range)
RRR = UBound(rng, 1)
End Function