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Scipy 的优化曲线拟合限制
有什么方法可以为 Scipy 的优化曲线拟合提供限制吗 我的例子 def optimized formula x m 1 m 2 y 1 y 2 ratio 2 return log x 0 m 1 m 2 1 x 1 max age 1
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scipy
curvefitting
使用 ODR 拟合数据中的上限和不对称误差的 Python 幂律
我正在尝试使用 python 将一些数据拟合到幂律中 问题是我的一些点是上限 我不知道如何将其包含在拟合程序中 在数据中 我将上限设置为 y 的误差等于 1 而其余的要小得多 您可以将此错误设置为 0 并更改 uplims 列表生成器 但拟
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curvefitting
datafitting
modelfitting
powerlaw
Python 中的交互式 BSpline 拟合
使用以下函数 可以在输入点 P 上拟合三次样条 def plotCurve P pts np vstack P P 0 x y pts T i np arange len pts interp i np linspace 0 i max 1
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matplotlib
draggable
curvefitting
bspline
从时间序列数据中获取间隔
我有一个相当奇怪的问题 我目前正在处理时间序列数据 并且我的数据集中有几个峰值 该数据是使用中子密度测井机收集的 它描述了传感器在一段时间内连续记录的事件 数据中的峰值对应于该机器下入钻孔时的一些有趣的间隔 所以说 巅峰很重要 然而 重要的
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machinelearning
scipy
signalprocessing
curvefitting
R 中的线性回归(正态数据和对数数据)
我想在 R 中对正态图和双对数图中的数据进行线性回归 For 正常数据数据集可能如下 lin lt data frame x c 0 6 y c 0 3 0 1 0 9 3 1 5 4 9 6 2 plot lin x lin y 我想仅计
r
plot
linearregression
curvefitting
powerlaw
如何在 3D 中对固定点进行多项式拟合
我在 3D 空间中有一组 x y z 点和另一个名为charge它表示存储在特定 x y z 坐标中的电荷量 我想对此数据进行加权 按探测器中沉积的电荷量进行加权 这恰好对应于更多电荷的更高权重 以便它通过给定点 顶点 现在 当我在 2D
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curvefitting
datafitting
Scipy sigmoid曲线拟合
我有一些数据点 想找到一个拟合函数 我想累积高斯 sigmoid 函数会适合 但我真的不知道如何实现这一点 这就是我现在所拥有的 import numpy as np import pylab from scipy optimize imp
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scipy
curvefitting
如何在散点图中可视化非线性关系
我想直观地探索两个变量之间的关系 这种关系的函数形式在密集散点图中不可见 如下所示 如何在Python中的散点图中添加低平滑度 或者您还有其他建议来直观地探索非线性关系吗 我尝试了以下方法 但它无法正常工作 借鉴来自米歇尔 德胡恩 impo
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matplotlib
curvefitting
StatsModels
smoothing
用python进行曲线拟合
我正在尝试适应一些数据和东西 我知道有一个简单的命令可以使用 python numpy matplotlib 来执行此操作 但我找不到它 我认为这就像 popt popc numpy curvefit f x where popt是参数f
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NumPy
curvefitting
使用 scipy curve_fit 通过两个数据点拟合指数函数
我想拟合一个指数函数y x pw有一个常数pw拟合两个数据点 这scipy curve fit功能应该优化adj1 and adj2 我已尝试使用下面的代码 但无法使其工作 曲线不穿过数据点 我该如何修复它 import numpy as
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scipy
curvefitting
Python / Scipy - 将optimize.curve_fit的sigma实现到optimize.leastsq中
我正在使用逻辑模型拟合数据点 由于有时我的数据存在 ydata 错误 因此我首先使用 curve fit 及其 sigma 参数在拟合中包含我个人的标准差 现在我切换到leastsq 因为我还需要一些curve fit无法提供的拟合优度估计
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scipy
curvefitting
leastsquares
使用 nls 在 R 中进行曲线拟合
我正在尝试在以下数据 尾部 上拟合一条曲线 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 3 2 1 1 4 3 2 11 6 2 16 7 17 36 25 27 39 41 33 42 66 92 138 189 249 665 224
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curvefitting
nls
何时选择 nls() 而不是 loess()?
如果我有一些 x y 数据 我可以轻松地通过它绘制直线 例如 f glm y x plot x y lines x f fitted values 但对于弯曲的数据 我想要一条曲线 看来可以使用 loess f loess y x plot
r
curvefitting
具有多个自变量的 Python curve_fit
蟒蛇的curve fit计算具有单个自变量的函数的最佳拟合参数 但是有没有办法使用curve fit或者其他什么 以适应具有多个自变量的函数 例如 def func x y a b c return log a b log x c log
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scipy
curvefitting
使用 OpenCV fitEllipse() 进行圆拟合
使用OpenCV是否有效拟合椭圆用于圆拟合 fitEllipse 返回cv RotatedRect如何平均宽度和高度来获得拟合的圆半径 我认为使用的 有效性 cv fitEllipse拟合圆取决于您所需的拟合精度 例如 您可以在测试集上运行
opencv
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