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。
我正在尝试使数据适合特定的功能以建立经验关系。 def abrasion_fit_function（x_data，a，b，c，d，e，f）：[P，Q，R，S，U，V] = x_data返回a * np.power（P，b）* ...
lmfit和scipy curve_fit将初始猜测作为最佳拟合参数返回
我想对某些数据使用函数，但遇到了问题。我尝试从scipy使用lmfit或curve_fit。下面我描述问题。这是我的数据：dataOT = pd.read_csv（“ KIC3239945e ....
使用scipy在python中对正弦函数进行曲线拟合不会产生所需的输出
我正在尝试将正弦函数适合我的数据。没有显示任何错误，但似乎没有用。 python def sin_fun（x，a，b）：返回（a * np.sin（b * x））p_opt，p_cov = cf（sin_fun，xdata，ydata）print（p_opt）...
[我正在尝试编写一个可以解决一般回归公式的程序：因此，我正在尝试实现这个矩阵方程，无论如何都要这样做，例如让用户决定它可以做多大...] >
我绘制了我想为其建立模型的数据，结果如图所示。我尝试使用Sinc函数对其建模，但是我失败了，因此，如果有人有帮助的想法。 https：// i ....
我正在研究一个python程序，该程序应该接收两个列表（x，y）和多个函数（以x，y为单位），然后为每个函数返回一个列表，其中包含了每个元素的输出。 ...
我有一个python代码，该代码根据x和y值计算z值。总而言之，我有7个x和7个y值以及49个z值。现在，我想拟合2度的多项式曲面...
Julia中的以下代码绘制了洛伦兹曲线，然后使用curve_fit函数确定参数。使用LsqFit模型（x，p）= p [1] ./(p[1]^2。+（x .-p [2]）。^ 2）＃测试值p0 = [10,50] ...
我正在尝试使用LMFit软件包获得二阶2D多项式函数（D（I，V））的二维拟合。我需要确定D（I，V）的系数值，以便可以...
我觉得这应该很容易解决-但是我在任何地方都很难找到答案。我有一组“ R”值和一组时间值，我想使用曲线拟合（我没有...
我有很多具有以下形状的数据框：dat = pd.DataFrame（{'Y'：[0.0455,0.079,0.059,0.144]，'X'：[0.055,0.110,0.165,0.220] }）`dat Out [14]：YX 0 0.0455 0.055 ...
我有一组需要使用幂律方程拟合的数据：X1 = pd.DataFrame（{'X'：[0.125,0.325,0.525,0.725,0.825]} .. values.flatten（）Y1 = pd.DataFrame（{'Y'：[2.42,3.76,4.75,5.52,5.87]}）....
我正在尝试将简单函数适合python中两个独立数据的数组。我知道我需要将自变量的数据打包到一个数组中，但似乎仍然是...
我正在尝试使图形具有涉及积分的功能。如果我不使用np.array（），则会出现错误：“函数调用的结果不是正确的浮点数组。”如果我使用np.array（），...
我不确定为什么该功能不适合数据。如果有人可以指出正确的方向，那将非常有帮助。谢谢！这是代码和绘图：从scipy.optimize import ...
输入数据和函数形式是已知的。您必须找出函数的系数。还需要确定这些系数的值（60.351、4.388、4 ....] >>
我正在尝试编写一个Python程序来生成使用随机变量（具有高斯分布）和四次多项式方程（3x ^ 4 + x ^ 3 + 3x ^ 2 + 4x + 5）。使用最少的...
如何在Gnuplot中拟合f（x）= a * sin ^ 2（b * x ^ 2 + c）
我必须将f（x）= asin ^ 2（bx ^ 2 + c）拟合到图上，并保证：3 0.007 36 0.0027 94 0.0026 124 0.0025 153 0.0024 185 0.0022 213 0.0021 273 0.0021 285 0 ....] >
Python statsmodels曲线拟合（拟合更多高级公式）
我在状态模型中实现公式时遇到一些问题。 （我第一次使用它们）我发现它具有很强的统计背景：R2 / adj-R2 / AIC / BIC / Pseudo-F等）I ...
scipy.curve_fit在exp的指数本身具有指数（常数）时不适合
我正在尝试拟合此曲线：def logistic2_model（x，a，b，dtau，tau）：返回a /（1 + b * np.exp（-np.power（（x-dtau）/ tau， 0.9）））使用curve_fit x = [54L，55L，56L，57L，58L，59L，60L，61L，62L，63L，...