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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
绘制 3D 线,matlab
我的问题非常标准 但找不到解决方案 我有点 x y z 并想绘制最佳拟合线 我正在使用下面给出的函数 和 Thanx Smith LS3DLINE M Least squares line in 3 dimensions Version 1
MATLAB
plot
line
leastsquares
datafitting
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
使用 powerlaw 包对截止分布进行幂律拟合
我目前正在尝试找到一种方法来计算 MLE 截止分布的幂律拟合 分布如下 正如您所看到的 我能够分别拟合整个分布 幂律拟合 和下限 exp fit 我没能弄清楚的是如何拟合分布的上限 例如 8 有什么办法可以做到这一点poweRlaw包还是任
r
Graph
datafitting
MLE
powerlaw
转换数据以适应正态分布
我有一个比较容易理解的问题 我有一组数据 我想估计这些数据适合的程度标准正态分布 为此 我从我的代码开始 f p m p hist data 128 f p f p trapz m p f p x th min data 001 max d
MATLAB
databinding
normaldistribution
datafitting
Matlab 函数“fit”是否有等效的 GNU Octave?
我的信号分析课程老师给了我一些 Matlab 代码 我必须执行这些代码才能完成家庭作业 我一直使用GNU Octave没有任何问题 但是这次有这个命令让我头疼 c8 g8 fit time sin 4 harmonic fourier8 我
MATLAB
Octave
curvefitting
datafitting
R:数据点与高斯函数的稳健拟合
我需要进行一些稳健的数据拟合操作 I have bunch of x y data that I want to fit to a Gaussian http en wikipedia org wiki Gaussian function
r
datafitting
对数据点拟合更好的高斯分布?
我试图将高斯拟合到一组似乎遵循高斯分布的数据点 我已经检查了很多可能的方法来做到这一点 但我并不真正理解其中的大多数 然而 我找到了一个似乎有效的解决方案 但我得到的实际拟合结果看起来并不比我的数据点更像高斯 这是我的代码 import n
python
matplotlib
plot
Gaussian
datafitting
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
python
NumPy
matplotlib
curvefitting
datafitting
如何找到分隔具有 2 个不同属性的点的两个区域的最佳直线
我在二维图中有很多点 红点表示我的实验稳定 黑点表示不稳定 在这个双对数图中 这两个区域被一条线清楚地分开 我想找到最好的 分隔线 即给出分隔两个区域的标准并且在该标准上具有最小误差的线 我在各种书籍和网上进行了搜索 但找不到任何解决此问题
Classification
mathematicaloptimization
leastsquares
datafitting
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
python
NumPy
scipy
curvefitting
datafitting
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
python
curvefitting
datafitting
modelfitting
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
python
curvefitting
datafitting
使用 python 中的 Optimize.leastsq 方法获取拟合参数的标准误差
我有一组数据 位移与时间 我使用 optimization leastsq 方法将其拟合到几个方程中 我现在正在寻找拟合参数的误差值 查看文档 输出的矩阵是雅可比矩阵 我必须将其乘以残差矩阵才能得到我的值 不幸的是 我不是统计学家 所以我有
python
scipy
datafitting