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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
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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
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
python27
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
python
scipy
curvefitting
在没有 numpy polyfit 的情况下在 python 中拟合二次函数
我正在尝试将二次函数拟合到某些数据 并且我尝试在不使用 numpy 的 polyfit 函数的情况下执行此操作 从数学上讲我试图关注这个网站https neutrium net mathematics least squares fitti
python
NumPy
Regression
curvefitting
scipy.curve_fit() 返回多行
我是 python 新手 尝试使用以下代码来适应数据集分布 实际数据是一个包含两列的列表 预测市场价格和实际市场价格 我试图使用scipy curve fit 但它给了我在同一个地方绘制的许多线条 任何帮助表示赞赏 import the n
python
matplotlib
scipy
curvefitting
计算 R 和 ggplot2 中平滑线的曲线最大值的 x 值
data lt dput data structure list x 1 16 y c 79 62962963 84 72222222 88 42592593 74 07407407 29 62962963 51 38888889 79 6
r
ggplot2
curvefitting
bestfitcurve
curvesmoothing
3D曲线拟合
我有离散的规则网格a b点及其对应的c值 我进一步对其进行插值以获得平滑的曲线 现在 根据插值数据 我还想创建一个用于曲线拟合的多项式方程 如何用多项式拟合 3D 图 我尝试在 MATLAB 中执行此操作 我使用 MATLAB r2010a
MATLAB
curvefitting
maple
mplot3d
Python 使用 curve_fit 拟合对数函数
我正在尝试使用拟合对数曲线curve fit 假设如下Y a ln X b 但拟合的数据看起来仍然不正确 现在我正在使用以下代码 from scipy optimize import curve fit X 3 0 3 1 3 2 3 3
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NumPy
matplotlib
curvefitting
logarithm
scipy.optimize.curve_fit,TypeError:不支持的操作数类型
我已经进行了搜索 问题似乎类似于Python scipy 或 pow 不支持的操作数类型 list 和 list https stackoverflow com questions 9156208 python scipy unsuppor
python
scipy
TypeError
curvefitting
R中的指数曲线拟合
time 1 100 head y 0 07841589 0 07686316 0 07534116 0 07384931 0 07238699 0 07095363 plot time y 这是一条指数曲线 在不知道公式的情况下如何在这条
r
curvefitting
scipy curve_fit 和局部最小值:尽快达到全局最小值
我手头的问题 我正在使用scipy curve fit拟合一条曲线 https docs scipy org doc scipy reference generated scipy optimize curve fit html https
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scipy
curvefitting
leastsquares
曲线拟合为“日期时间”格式的时间序列?
这是我的问题 polyfit不采用日期时间值 因此我将日期时间转换为mktime产生多项式拟合作品 z4 polyfit d y 3 p4 poly1d z4 然而 对于绘图 我想要轴上的日期时间描述 但不知道如何做到这一点 你能帮助我吗
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datetime
curvefitting
mktime
axislabels
傅立叶级数数据与 numpy 的拟合:fft 与编码
假设我有一些数据 y 我想对其进行傅立叶级数拟合 对此post https stackoverflow com questions 4258106 how to calculate a fourier series in numpy 解决方
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NumPy
fft
curvefitting
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