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在 python 中使用 scipy curve_fit 拟合 boxcar 函数时出现问题
我无法让这辆棚车正常工作 我明白了 OptimizeWarning 无法估计参数的协方差 类别 优化警告 并且输出系数没有改善到超出起始猜测 import numpy as np from scipy optimize import cur
python
scipy
curvefitting
过滤/消除噪音
问题很简单 如何去除数据中的噪音 我已经制作了一些 x 和 y 值以及一些噪声 这些噪声是我正在处理的数据的总体简化 除了随机噪声之外 我无法使其与我必须处理的噪声相同 我真的不知道我是否需要过滤或平滑 我的文件包含两组需要绘制的数据 并且
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filter
curvefitting
noise
smoothing
曲线拟合因指数而失败,但 zunzun 正确
我正在尝试计算两种形式的指数对某些的最佳拟合x y数据 数据文件可以从here 这是代码 from scipy optimize import curve fit import numpy as np Get x y data data n
python
scipy
curvefitting
如何对 SciPy 曲线拟合施加约束?
我正在尝试使用自定义概率密度函数来拟合一些实验值的分布 显然 结果函数的积分应始终等于 1 但简单的 scipy optimize curve fit function dataBincenters dataCounts 的结果永远不会满足
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Optimization
scipy
curvefitting
使用 3d 数据和参数在 Scipy 中进行曲线拟合
我正在努力在 scipy 中拟合 3d 分布函数 我有一个 numpy 数组 其中包含 x 和 y 仓中的计数 我试图将其拟合到相当复杂的 3 维分布函数中 该数据适合 26 个参数 这些参数描述了其两个组成群体的形状 我在这里了解到 当我
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scipy
curvefitting
当仅知道 y 峰值的 x 值时,将曲线拟合到点
我有一些奇怪的条件需要拟合曲线 我尝试在其他地方查找它 但我什至不确定我是否使用了正确的行话 任何帮助深表感谢 我正在尝试将多项式曲线拟合到一组四个点 其中三点是已知的 但第四点有点棘手 我有最大 y 值的 x 值 但我不知道最大 y 值是
r
model
curvefitting
SciPy lesssq 拟合正弦波失败
我试图弄清楚我在这里不明白的是什么 我正在关注http www scipy org Cookbook FittingData并尝试拟合正弦波 真正的问题是卫星磁力计数据 它在旋转的航天器上产生漂亮的正弦波 我创建了一个数据集 然后尝试调整它
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scipy
curvefitting
用R代码确定斜率[关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 目前不接受答案 我有许多熔化曲线 我想使用 R 代码确定最小值 谷 和最大值 峰 之间最陡部分的斜率 拐点中的斜率对应于熔点 我能想到的解决方案要么是确定每个点的斜率 然后找到最大正值 要么通过使用
r
curvefitting
使用 scipy Optimize curve_fit 拟合步骤位置变化的步骤函数
我正在尝试拟合 x y 数据 看起来像 x np linspace 2 2 1000 a 0 5 yl np ones like x x lt a 0 4 np random normal 0 0 05 x x lt a shape 0 y
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NumPy
curvefitting
scipyoptimize
用 python 拟合直方图
我有一个直方图 H hist my data bins my bin histtype step color r 我可以看到形状几乎是高斯的 但我想用高斯函数拟合这个直方图并打印我得到的平均值和西格玛的值 你能帮助我吗 这里有一个在 py2
python
Histogram
curvefitting
剂量响应 - 使用 R 进行全局曲线拟合
我有以下剂量反应数据 希望绘制剂量反应模型和全局拟合曲线 xdata 药物浓度 ydata 0 5 不同药物浓度下的响应值 我毫无问题地绘制了标准曲线 标准曲线数据拟合 df lt data frame xdata c 1000 00 30
r
curvefitting
如何使用 scipy.optimize 中的 curve_fit 以及跨多个数据集的共享拟合参数?
假设我有一个拟合函数f具有多个参数 例如a and b 现在我想将多个数据集拟合到这个函数并使用相同的a对于所有这些 共享参数 同时b每个配件都可以是单独的 Example import numpy as np Fit function d
python
NumPy
curvefitting
如何根据Python中数据集的最佳拟合确定微分方程的未知参数?
我正在尝试使用 python 将不同的微分方程拟合到给定的数据集 因此 我分别使用 scipy 包和solve ivp 函数 只要我对微分方程中包含的参数 b 0 005 有一个粗略的估计 这对我来说就很好 例如 import matplo
python
scipy
curvefitting
ODE
differentialequations
为什么 scipy.optimize.curve_fit 无法正确拟合数据?
一段时间以来我一直在尝试使用函数来拟合某些数据scipy optimize curve fit但我确实有困难 我真的看不出这行不通的任何原因 encoding utf 8 from future import print function
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NumPy
matplotlib
curvefitting
datafitting
Gnuplot 平滑置信带
根据这个问题给出的答案Gnuplot 平滑置信区间线而不是误差线我能够得到与给出的数据相同的结果 y 的误差是对称的 因此它是 y 加 减 errorY x y errorY 1 3 0 6 2 5 0 4 3 4 0 2 4 3 5 0
gnuplot
curvefitting
如何在 Python 中将参数方程拟合到数据点
我正在寻找一种适合的方式参数方程使用 Python 生成一组数据点 作为一个简单的例子 给出了以下数据点集 import numpy as np x data np array 1 2 3 4 5 y data np array 2 0 3
python
curvefitting
如何使用 Python 和 Numpy 计算 r 平方?
我正在使用 Python 和 Numpy 来计算任意次数的最佳拟合多项式 我传递 x 值 y 值和我想要拟合的多项式次数 线性 二次等 的列表 这很有效 但我还想计算 r 相关系数 和 r 平方 确定系数 我将我的结果与 Excel 的最佳
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Math
statistics
NumPy
curvefitting
将闭合曲线拟合到一组点
我有一组点pts形成一个循环 看起来像这样 这有点类似于31243002 但我不想将点放在点对之间 而是想通过点拟合一条平滑的曲线 坐标在问题末尾给出 所以我尝试了类似的方法scipy文档关于插值法 values pts tck inter
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NumPy
scipy
curvefitting
datafitting
Python 中的曲面曲率 Matlab 等效项
我试图计算由点数组 x y z 给出的曲面的曲率 最初我试图拟合多项式方程 z a bx cx 2 dy exy fy 2 然后计算高斯曲率 K frac F xx cdot F yy F xy 2 1 F x 2 F y 2 2 然而 如
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MATLAB
NumPy
scipy
curvefitting
在 3D 中拟合直线
是否有任何算法可以从一组 3D 数据点返回直线方程 我可以找到大量的资料来给出 2D 数据集中的直线方程 但没有一个是 3D 的 如果您试图从其他两个值中预测一个值 那么您应该使用lstsq与a参数作为自变量 加上一列 1 来估计截距 和b
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NumPy
linearalgebra
curvefitting
matplotlib3d
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