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用枢轴点拟合曲线 Python
我有下面的图 我想用 2 条线来拟合它 使用 python 我设法适应上半部分 def func x a b x np array x return a x b popt pcov curve fit func up x up y 我想用另
python
machinelearning
linearregression
curvefitting
datafitting
numpy polyfit 中使用的权重值是多少以及拟合误差是多少
我正在尝试对 numpy 中的某些数据进行线性拟合 Ex 其中 w 是该值的样本数 即对于点 x 0 y 0 我只有 1 个测量值 该测量值是2 2 但对于这一点 1 1 我有 2 个测量值 值为3 5 x np array 0 1 2 3
python
NumPy
statistics
curvefitting
SciPy 曲线拟合参数的方差到底是多少? (Python)
我目前正在 Python 中使用 scipy optimize 包的 curve fit 函数 并且知道 如果取从 curve fit 获得的协方差矩阵的对角线条目的平方根 您将获得 curve fit 参数的标准偏差计算出来的 我不确定这
python
scipy
curvefitting
使用 Voronoi 图查找多边形的中线
我正在使用概述的基于 Voronoi 图的方法here https stackoverflow com questions 37820629 centerline of a polygonal blob binary image找到根图像的
python
Polygon
computationalgeometry
curvefitting
Voronoi
在 Python 中对数据进行求和
Given that the fitting function is of type 我打算将这样的函数拟合到我拥有的实验数据 x y f x 中 但后来我有一些疑问 当涉及求和时 如何定义拟合函数 一旦定义了函数 即def func re
python
scipy
curvefitting
datafitting
在 R 中使用 gamlss::lms 选择百分位数曲线
我正在使用 gamlss 包中的示例代码来绘制百分位数曲线 library gamlss data abdom lms y x data abdom n cyc 30 它正在绘制自己的一组百分位数曲线 如何选择只绘制第 10 50 和 90
r
curvefitting
percentile
gamlss
我知道 scipy curve_fit 可以做得更好
我使用 python numpy scipy 来实现此算法 用于根据地形坡向和坡度对齐两个数字高程模型 DEM 用于量化冰川厚度变化的卫星高程数据集的联合配准和偏差校正 C Nuth 和 A K b doi 10 5194 tc 5 271
python
scipy
curvefitting
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
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scipy
mathematicaloptimization
curvefitting
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