将1-D曲线拟合到数据点，最大限度地减少预定义的误差/损失函数。
曲线 你好，我有一个数据集（和相对图），看起来有点像这样（它是随着时间的推移进行的一系列测量）。正如你所看到的，它充满了噪音（实际上这已经是“smo...
我只是将线性函数拟合到一些数据，但遇到了在 curve_fit 中将默认初始值设置为 1 的问题。因此，我希望更改初始值，但代码...
这是我的问题，我想拟合数据以估计 Logistic 函数（可能是 4PL 和 5PL）的参数。 我通过使用 R 和 R.NET 包来管理它，但是由于许可问题......
好像只适合第一个参数。 当我尝试使用 curve_fit 示例生成曲线时，这一切都很好，但当我使用自己的数据时却不然。 这是我的原始数据：https://pasteb...
def 导数(X, t, A, B, C, D)： x, y = X 点x = x * (A - B * y) 点 = y * (-D + C * x) 返回 np.array([dotx, doty]) def 积分(t,A,B,C,D,X0)： res = odeint(导数, ...
我有四个点：sigma2 = [15, 8, 5.5, 3.21]，针对点 [100, 300, 500, 1000] 获得。我想对此拟合一条指数曲线，然后测量 800 的值。 然而，当我尝试做...
我有以下数据： >>> x 数组([ 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、3...
我想绘制我的拟合峰的子峰。我有一个带有主峰和肩峰的复合峰。我可以拟合并绘制它，但我需要构建光谱的各个子峰。哈...
在我的情节中，你可以看到只有一些噪音。我尝试使用 scipy.signal savgol_filter，但趋势已经改变。我只是想消除这些噪音并使它们符合曲线。谢谢你。
使用 scipy.optimize.curve_fit 时如何将参数传递给 fit 函数
我正在尝试使用 scipy.optimize.curve_fit 拟合一些数据。 我的拟合函数是： def fitfun(x, a): 返回 np.exp(a*(x - b)) 我想要的是将 a 定义为拟合参数，并且...
我有多组四个数据点，我想为每个组在每个点之间的对数图上创建一条线性趋势线（四个点总共意味着三个趋势线）....
洛伦兹拟合的半参数全宽与python中的scipy curve_fit
我想确定数据的洛伦兹拟合的半参数全宽（FWHM），并且我正在使用 scipy 中的 curve_fit 函数。当我使用高斯拟合时，FWHM 计算为 2....
有一些关于将贝塞尔曲线拟合到数据的问题已得到解答，但我正在寻找一种算法而不是现成的解决方案。我可以根据其他要求实现的东西。 输入：a
使用 lmfit Minimizer.minimize() 会导致错误 ValueError:“具有多个元素的数组的真值不明确”
我想用lmfit来拟合函数： func(x,区域,E0,C0,R1,R3,R4,R5,R6,R7,R8,alpha,beta,rho,theta,delta,d) 并获取有关参数置信区间的信息。 func 视为 par...
我正在尝试拟合一组数据（x，y，z），以通过 curve_fit 获得结果曲面的最佳拟合。特别是 z 数组必须是 NxM “矩阵”。为了向您展示一个例子，我将分享...
我有一组数据点（我可以将其稀疏化），我需要将它们与贝塞尔曲线拟合。我需要的是速度而不是准确性，但贴合度应该足够好，可以被识别。我也在找一个
我目前正在尝试使用 Scipy 曲线拟合函数来拟合具有四个值的双曲正切数据集。然而曲线拟合仅返回两个值。这是我开始的代码： 绝对...
我有一些来自实验室的数据，我正在将其拟合到函数中 f(s, params) = amp * (s/sp) / (1 + s/sp + 1.041) + bg （无法弄清楚如何输入 set this） 我在 curve_ 上设置absolute_sigma=True...
Python - curve_fitting 自动化初始猜测
我昨天问了以下问题，这是这个问题的延伸： Python - curve_fitting 在高 x 值的情况下无法正常工作 为了完整起见，我将解释一下情况
我有两个变量，我尝试在 scipy optimization 中使用 curve_fit 来拟合数据。看起来不错，但左侧部分的红线与数据（绿点）不太吻合。怎么...