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):
return a * x + b 如果我想要二次多项式曲线拟合,我会传递以下内容: def objective(x, a, b, c):
return a * x + b * x**2 + c 以此类推,我
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
如何计算非线性曲线拟合的判定系数(R2)和均方误差(RMSE)。下面的代码直到曲线拟合为止。那么如何计算R2和RMSE呢?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
x = np.linspace(0,4,50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
yn = y + 0.2*np.random.normal(size=len(x)
我正在尝试用python做一个曲线拟合,其中包括一个无限的求和。
我总是会遇到错误。
from mpmath import nsum, exp, inf
import numpy as np
import pylab
from scipy.optimize import curve_fit
# get the data
y=[]
x=[]
for t in range(0,100,10):
x += [t]
y += [round(float((nsum(lambda n: exp(-(0.0002)*(n)*t),[0, inf]))),3)]
print(y)
# cu
我有一些,我是适合伽马分布使用scipy.stats。我能够提取形状、loc和缩放参数,它们与我期望的数据范围看起来是合理的。
我的问题是:有什么方法也可以得到参数中的错误吗?类似于curve_fit的输出。注意:我不直接使用曲线拟合,因为它不能正常工作,而且大多数时候无法计算伽马分布的参数。另一方面,scipy.stats.gamma.fit工作正常。
这是我正在做的事情的一个例子(不是我的实际数据)。
from scipy.stats import gamma
shape = 12; loc = 0.71; scale = 0.0166
data = gamma.rvs(shape, lo
我正在尝试使用scipy optimise的curve_fit将余弦平方曲线拟合到我拥有的数据中。不幸的是,我得到的是一条直线。,BUt。希望有人能帮助我。
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import numpy as np
x = ar(range(10))
y = ar([0,1,2,3,4,5,4,3,2,1])
def cosq(x,a,x0):
retu
我正在处理一个同时包含数值变量和虚拟变量的数据集。我正在尝试找出如何将Y(我的因变量)回归到一个虚拟变量x上(如果条件为真,x=1,否则为0,但我想按类别Z进行回归,Z是国籍,所以我最终得到了每个国籍的回归系数。我的最终目标是绘制每个回归系数与另一个变量M的关系图。我不知道如何按国籍回归y= b0 +b1x,这样之后我就可以绘制所有的b1,下面是我的尝试: import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
import scipy.stats as stats
import statsmodels.formula.api as
我想用numpy/scipy来推断python中的3d图。外推采用曲线拟合的方法。请参考以下数据,这些数据具有不同的x&y大小。
x = np.array([740,760,780,800,820,840,860,880,900,920,940,960]) # Presssure in mBar
y = np.array([1500,1800,2100,2400,2700,3000,3300,3600,3900]) # Rpm
# Fuel Amount in micro seconds
z = np.array([[1820,1820,1820,1820,235
我目前正在尝试将一些实验数据曲线拟合到一个简单的幂律方程中。
Nu = C*Re**m*Pr**(1/3)
我尝试使用scipy.optimize.curve_fit函数来做这件事,但是得到了错误代码:"Result from function call is not a proper array of floats."我不知道为什么会得到这个错误代码,但是我想知道是不是因为我有太多的数组需要用于我的等式。
我的代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize as so
def function(C, m)
我目前正在制作一个定制函数,最终将输入到scipy.optimize.curve_fit()中,以便进行自定义曲线拟合。我的曲线拟合会像个凸点一样。高斯上升和指数下降,在高斯的最高点拼合在一起。我定义了一个高斯函数和一个指数函数,目前正试图定义一个组合体()函数。到目前为止,我的情况如下:
def exp(x, a, b, c):
return a * np.exp((-b * x) + c)
def gauss(x,d,e,f):
return d * np.exp(-((x-e)**2)/(2*(f**2)))
def com