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使用给定数据点在 Python 中曲线拟合指数衰减函数
随着curve fit通过 SciPy 中的函数 我能够确定代表下图中所示曲线的系数 def func2 t tau return np exp t tau t2 np linspace 0 4 50 y2 func2 t2 1 2 y2
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NumPy
scipy
curvefitting
Scipy.optimize - 使用固定参数进行曲线拟合
我正在执行曲线拟合scipy optimize leastsq 例如 对于高斯 def fitGaussian x y init 1 0 0 0 4 0 0 1 fitfunc lambda p x p 0 np exp x p 1 2 2
NumPy
scipy
curvefitting
在matlab中拟合二维曲线
曲线拟合工具箱有一个名为 cftool 的工具箱函数 可让您将曲线拟合为一维数据 有二维数据的东西吗 杰瑞提出了两个非常好的选择 不过 如果您想要更公式化的模型形式 还有其他选择 当前版本中的曲线拟合工具箱允许您将曲面拟合到数据 而不仅仅是
MATLAB
curvefitting
向 scipy.optimize.curve_fit 添加约束?
我可以选择向 sio curve fit 添加边界 有没有办法扩展涉及参数函数的边界功能 换句话说 假设我有一个带有两个或多个未知常数的任意函数 然后我们还可以说我知道所有这些常量的总和小于 10 有没有办法可以实现最后一个约束 impor
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NumPy
scipy
curvefitting
如何在具有多个峰值的数据集中找到 FWHM?
我正在使用一个 Python 脚本 它可以在特定的值范围内沿着一维轮廓查找峰值 或在我的例子中为谷值 的索引 我的目标是测量每个感兴趣的山谷的半高宽 这是一维轮廓的示例 https i stack imgur com UTj33 png 这
python
image
imageprocessing
curvefitting
Curve
如何在Python中进行指数和对数曲线拟合?我发现只有多项式拟合
我有一组数据 我想比较哪一行最能描述它 不同阶的多项式 指数或对数 我使用 Python 和 Numpy 对于多项式拟合 有一个函数polyfit 但我没有发现这样的指数和对数拟合函数 有吗 或者另外如何解决 用于装配y A B log x
python
NumPy
scipy
curvefitting
linearregression
如何使用Java Math Commons CurveFitter?
如何使用 Math Commons CurveFitter 将函数拟合到一组数据 我被告知使用 CurveFitterLevenbergMarquardt优化器 and 参数单变量函数 但我不知道在 ParametricUnivariate
Java
Math
curvefitting
python中3D曲线的保形分段三次插值
我在 3D 空间中有一条曲线 我想在其上使用类似于 matlab 中的 pchip 的保形分段三次插值 我研究了 scipy interpolate 中提供的函数 例如interp2d 但这些函数适用于某些曲线结构 而不适用于我拥有的数据点
python
NumPy
scipy
curvefitting
如何找出matlab中匹配两条曲线的比例因子?
I have two data sets obtained at different days The results I got from two different data sets have similar shape but di
MATLAB
curvefitting
python 2.7中对数对数尺度的最佳拟合线
这是以对数刻度表示的网络 IP 频率排名图 完成这部分后 我尝试使用以下方法在对数刻度上绘制最佳拟合线Python 2 7 我必须使用 matplotlib 的 symlog 轴刻度 否则某些值无法正确显示 并且某些值会被隐藏 我正在绘制的
python
matplotlib
ip
linearregression
curvefitting
SciPy 中的指数曲线拟合
我有两个 NumPy 数组x and y 当我尝试使用指数函数拟合数据时curve fit SciPy 用这个简单的代码 usr bin env python from pylab import from scipy optimize im
python
NumPy
matplotlib
scipy
curvefitting
使用 Scipy curve_fit 和分段函数
我收到优化警告 OptimizeWarning Covariance of the parameters could not be estimated category OptimizeWarning 当尝试使用我的分段函数来拟合我的数据时
python
NumPy
scipy
curvefitting
R 中的绘图与 ggplot2 以及如何提取拟合参数
我在名为 t 的 data frame 中有以下数据 DayNum MeanVolume StdDev StdErr 1 13 207 0500 41 00045 5 125057 2 15 142 7625 27 87236 3 4840
r
plot
ggplot2
curvefitting
如何从多项式拟合中提取方程?
我的目标是将一些数据拟合到多项式函数并获得包括拟合参数值的实际方程 我适应了这个例子 http scikit learn org stable auto examples linear model plot polynomial inter
python
scikitlearn
Regression
curvefitting
如何在 Python 中使用零偏度对数变换
如何在Python中进行零偏度对数变换 例如在 Stata 中它的实现是lnskew0 see https www stata com manuals13 rlnskew0 pdf https www stata com manuals13
python
scipy
curvefitting
skew
修复非线性最小二乘 GSL 中拟合函数的参数
我正在编写一些代码 这些代码使用 GNU 科学库 GSL 1 的非线性最小二乘算法进行曲线拟合 我已经成功地获得了一个工作代码 该代码使用来自的 C 包装器从拟合分析中估计了正确的参数https github com Eleobert gs
c
curvefitting
gsl
高斯曲线拟合算法
各位 我一直在尝试获得一些数据集的高斯拟合 这些数据集在某种程度上看起来像扭曲的正态分布 我一直在使用软件来做到这一点 我想知道是否可以应用迭代算法将这些数据集转换为高斯拟合曲线 原始曲线的标准差和平均值作为输入 有任何想法吗 计算数据的平
Algorithm
statistics
curvefitting
Gaussian
两个不同区域内的实验数据拟合
我正在拟合一组实验数据 sample https docs google com spreadsheets d 1JOw7bDwWWXSkR uU2aELrxx33bdqfR1nVci w1VFUOw edit usp sharing 在两
python
scipy
curvefitting
如何使用 Gnuplot 4.6 跟踪图表中的趋势线?
我有这些数据 2019 08 28 384 2019 08 29 394 2019 08 30 406 2019 08 31 424 2019 09 01 439 2019 09 02 454 2019 09 03 484 和 gnuplo
gnuplot
linearregression
curvefitting
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