我使用SciPy.optimize.curve_fit https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve来获得曲线拟合函数的系数,SciPy函数将模型函数作为其第一个参数,因此,如果我想进行线性曲线拟合,我会将以下函数传递给它: def objective(x, a, b):
r
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。matplotlib.pyplot as pltcoeff=np.polyfit(x, y, 20)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 scipy
from scipy import scipy
我有一个Python脚本,它在ABAQUS中使用,并调用numpy和scipy。我从32位Windows机器切换到64位机器。我在我的新64位系统上安装scipy for ABAQUS 6.13.1时遇到了问题。有没有人能给我一些关于如何让scipy运行ABAQUS的提示,并为我提供兼容版本的scipy? 致以问候。
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.minimizeScipy只允许我最小化函数(找到一个最优的x,但参数p已经知道)。