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。
如何解决错误：操作数无法与形状一起广播（100，）（2，）？
我必须绘制一个图表，对以下公式进行曲线拟合： 2*np.pi*np.sqrt((lx/g)*1+1/16*a**2) 问题是它给了我一个矩阵，因此如果我
使用 Covid Act Now 数据 (states.timeseries.csv)，我想开发一个预测性 SEIRVHD 模型。我有代码的主要代码架构（见下文），但我需要帮助。 精炼
我想将我的数据拟合到一个函数中，但我无法弄清楚如何使用 scipy 曲线拟合来获取拟合参数。 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 导入 matplotlib.
我正在尝试使用 curve_fit 将对数函数拟合到我的数据集，以找到对数函数的 mu、sigma 和 A，并使用它们绘制数据集的最佳曲线。但是剧情真的不是
我想将操作 curve_fit（找到系数 c1-c7）应用于积分函数 问题是次积分函数取决于几个变量（列表 defor、stress、init_def）...
我正在做一个光学实验，我们有一个高斯光束并测量它的强度，同时用小刀逐渐阻挡光的通过。 我尝试了以下代码： 导入matplo ...
如何在 Matlab 或 Python 中使用德拜方程将模型拟合到实验数据
我正在尝试将模型拟合到我的 R + jX 类型复数值的实验数据中。要更多 准确地说，我有 20 摄氏度水的实验数据。数据是在有限的范围内收集的
如何在 Matlab 或 Python 中使用德拜方程将模型拟合到实验数据
我正在尝试将模型拟合到我的 R + jX 类型复数值的实验数据中。要更多 准确地说，我有 20 摄氏度水的实验数据。数据是在有限的范围内收集的
使用 curve_fit 拟合从列表中的函数总和定义的符号函数
我是 python 的新手，想尝试将直方图拟合为“指数类”和“正态类”分布的总和。原则上，我想在已知的发行版上尝试这个，所有的...
我在 Python 中编写了以下代码，您可以看到下面的所有假设，当我运行它时，我收到一条错误消息，指出 popt, pcov = sci.curve_fit(fit,(T_oil, T_vessel), Q,
我有以下数据集： 将 numpy 导入为 np 从 scipy.optimize 导入 curve_fit 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt ## 给定数据点 xdata = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,...
使用 fitModel 找到正确的参数值以将曲线拟合到观察值的问题
我想找到使以下函数预测以下数据集中包含的观察值的值。 要求（马赛克） d=data.frame(t=c(41.5,44,42.77,47), y=c(230,76.4/60,3.4,1))
我有两个指数函数，如：A1(1/λ)^k1 和 A2(1/λ)^k2 我怎样才能找到两个函数范围内的任何指数函数？ 我们需要的功能也遵循这种形式。例如...
为了让问题简单化，我正在使用 MATLAB 并尝试为 lsqcurvefit 创建一个上限，以便在我的参数上限总和不能超过 100 的情况下使用。 一些...
我是新来的，也是 python 的新手。我意识到 python 可以成为优化曲线和拟合数据的强大工具，所以我来了。我有一些 VBA 经验，所以我有一些常识...
与 excel 相比，python 中的曲线拟合（结果的方差）
我是 python 的新手，而我以前使用过 matlab。目前我正在尝试对半对数图进行指数曲线拟合。下面是我目前获得的代码。 我...
如何在 python 中使用多个输入参数执行 curve_fit(func,x,y)？
我想在带有 8 个独立参数（a、b、c、d、e、f、g、h）的 python 中使用 curve_fit 我从实验者那里得到的原始数据： 全局函数是正态分布。 mu和sigma后面有个
scipy 优化 curve_fit 中可能的不平衡元组解包
我的代码中出现了 pylint 错误。我不知道如何解决这个问题。你能帮我么？ 代码在这里： 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 来自 scipy.optimize import curve_fit ...
威布尔概率密度函数给出如下： 累积风险函数表示为： 现在，我有一个数据集，其中 t 和 H 是这样的： ## 导入库 来自
希望你一切顺利！ 我正在尝试从适合 R 的模型生成 R 平方值，但模型适合本身基于脚本中的特定函数。不幸的是，我没能...