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在 MATLAB 中将数据拟合到 B 样条
我正在尝试估计矩阵形式的时间序列数据中的缺失值 列代表时间点 即现在 我想将矩阵的每一行拟合到 B 样条曲线 并用它来估计缺失值 我可以使用 MATLAB 将数据拟合到普通样条曲线 但我完全陷入尝试找出如何拟合数据以创建 B 样条曲线的困境
TimeSeries
MATLAB
curvefitting
bspline
polyfit numpy 的反向输出
我使用了 numpy 的 polyfit 并获得了两个数组 x 和 y 的非常好的拟合 使用七阶多项式 我的关系是这样的 y x p 0 x 7 p 1 x 6 p 2 x 5 p 3 x 4 p 4 x 3 p 5 x 2 p 6 x 1
python
NumPy
curvefitting
MATLAB 在 MATLAB 7.10.0 学生版中似乎找不到 csaps()
我有一些代码使用csaps Matlab的三次平滑样条拟合函数 http www mathworks com help toolbox curvefit csaps html我想将其提供给使用 MATLAB 7 10 0 R2010a 的学
MATLAB
curvefitting
scipy 的 curve_fit 函数的尺寸问题
我对 python 中的曲线拟合以及一般的 python 都很陌生 目前 我正在尝试使用 scipy 中的 curve fit 模块来拟合 4 个光谱峰 简而言之 我的文本文件中有两列数据 所以我的第一步是将数据导入到两个数组中 一个包含
python
python27
NumPy
scipy
curvefitting
使用 lsqcurvefit 进行拟合
我想将一些数据拟合到洛伦兹函数 但当我使用不同数量级的参数时 我发现拟合存在问题 这是我的洛伦兹函数 function value lorentz x x0 gamma amp value amp gamma 2 x x0 2 gamma
MATLAB
parameters
curvefitting
Python 和 lmfit:如何使用共享参数拟合多个数据集?
我想使用lmfit http lmfit github io lmfit py 模块将函数拟合到可变数量的数据集 并具有一些共享参数和一些单独参数 以下是生成高斯数据并分别拟合每个数据集的示例 import numpy as np impo
python
parameters
curvefitting
lmfit
使用 Polyfit 进行垂直线拟合
这只是一个基本问题 我正在使用拟合线来分散点polyfit 在某些情况下 我的散点具有相同的 X 值并且polyfit无法在其上放置一条线 必须有某种东西可以处理这种情况 毕竟 它只是一个线配合 我可以尝试交换 X 和 Y 然后再画一条线
MATLAB
numericalmethods
curvefitting
polynomialmath
用由少量元素组成的向量平滑曲线?
我有 4 条曲线 由这些向量表示 x 300 700 1000 1500 y1 1 0055394199673442 0 11221578805214968 1 502661406039569 1 0216939169819494 y2 1
python
MATLAB
NumPy
curvefitting
smoothing
创建具有任意数量参数的 python lmfit 模型
有没有办法根据具有任意数量因变量的函数构建 lmfit 模型 例如 from lmfit import Model def my poly x params func 0 for i in range len params func par
python
curvefitting
Polynomials
lmfit
二维的 Scipy curve_fit 不起作用 - 对象太深?
我有一个 2400 x 2400 的数据数组 如下所示 data 2 302670298082603040e 01 2 304885241061924717e 01 2 305029774024092148e 01 2 3048071008
python
Optimization
scipy
curvefitting
Gaussian
如何用python拟合非线性函数?
我用 R 编写了以下代码来估计三个系数 a b 和 c y lt c 120 125 158 300 350 390 2800 5900 7790 t lt 1 9 fit lt nls y a b c 2 b exp b c t 1 c
python
r
scipy
curvefitting
如何计算贝塞尔曲线上的控制点?
我确实有一条贝塞尔曲线 在某个点上 我想要第二条贝塞尔曲线以平滑的方式 分支 第一条曲线 除了计算交点 贝塞尔曲线后面的百分比 之外 我还需要控制点 切线和权重 交点是通过以下 javascript 计算的 getBezier functi
javascript
SVG
Bezier
curvefitting
从 scipy.optimize.curve_fit 获取与参数估计相关的标准误差
我在用scipy optimize curve fit将曲线拟合到我拥有的一些数据 大多数情况下 曲线似乎非常吻合 由于某种原因 当我打印它时 pcov inf 我真正需要的是计算与我拟合的参数相关的误差 并且不确定如何准确地做到这一点 即
python
scipy
mathematicaloptimization
curvefitting
当要拟合的参数之一是幂时,SciPy curve_fit 不起作用
我正在尝试使用 SciPy curve fit 将我的数据拟合到用户定义的函数 该函数在拟合具有固定幂 func1 的函数时起作用 但当函数包含幂作为参数来拟合 func2 时 curve fit 不起作用 如果我使用关键字提供参数的初始猜
python27
scipy
curvefitting
使用 numpy 拟合数据
我有以下数据 gt gt gt x array 3 08 3 1 3 12 3 14 3 16 3 18 3 2 3 22 3 24 3 26 3 28 3 3 3 32 3 34 3 36 3 38 3 4 3 42 3 44 3 46
python
NumPy
Regression
curvefitting
datafitting
Python scipy.optimise.curve_fit 给出线性拟合
我在使用 scipy 的 curve fit 参数时遇到了一个问题 我最初复制了文档建议的代码 然后我稍微改变了方程 效果很好 但是增加了 np linspace 整个预测最终变成了一条直线 有任何想法吗 import numpy as n
python
scipy
curvefitting
scipyoptimize
如何计算给定三个点的抛物线的顶点
我有三个 X Y 点 形成一条抛物线 我只需要计算经过这三个点的抛物线的顶点是什么 最好是一种快速的方法 因为我必须做很多这样的计算 询问科学家 网站提供这个答案 http www newton dep anl gov askasci ma
curvefitting
将 scipy curve_fit 用于可变数量的参数
我有一个拟合函数 其形式为 def fit func x data a b c N 其中a b c是长度为N的列表 其中的每个条目都是scipy optimize curve fit 中要优化的可变参数 N是用于循环索引控制的固定数字 下列
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scipy
curvefitting
使用具有大数据集的 SciPy 曲线拟合库时出现运行时错误
如何使用 SciPy 曲线拟合函数拟合高斯曲线来关闭此错误 换句话说 如果它不适合模型峰值 那么它就不是峰值 所以我不想返回任何东西 另外 有没有更快的方法 curve fit 对于我的应用程序查看大量数据来说可能太慢 运行时错误 未找到最
python
scipy
curvefitting
类方法作为 scipy.optimize.curve_fit 的模型函数
说明书上有这样一句话curve fit that 模型函数 f x 它必须将自变量作为第一个参数 并将参数作为单独的剩余参数进行拟合 但是 我想使用该类的方法作为模型函数 其定义为 def model fun self x par 因此 如
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scipy
curvefitting
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