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。
尽管 x0 在范围内，Scipy 优化仍会引发 ValueError
我正在尝试将 S 型曲线拟合到一小组点上，基本上从一组观察结果生成一条概率曲线。我正在使用 scipy.optimize.curve_fit，稍微修改了逻辑...
我正在尝试寻找一种方法来过滤掉具有如下所示模式的信号。 该模式可以描述为具有方波，通常具有恒定的波动值......
我的拖动极坐标曲线拟合得到了很大的 CD 值。 以下是我的升力和阻力系数值： 升力系数 [-0.2863876 -0.15198764 -0.00709039 0.1414652 0.28727075 0.43092...
我正在处理一些图像来提取两条曲线并找到它们的交点。正如您在附图中所看到的，这些图像的外观差异很大。 至于现在，做索贝尔...
我的问题涉及统计学和Python，我是两者的初学者。我正在运行模拟，对于自变量 (X) 的每个值，我都会为因变量生成 1000 个值...
我所问的可能是不可能的，但我希望你们能帮助我。 所以我有两个二维数组，f1(x1) = y1 和 f2(x2) = y2。我想绘制这些比率的曲面图，所以 z
我想将函数拟合到 3d 数据。 我用 pandas 读取数据： df = pd.read_csv('data.csv') Ca = df.Ca q = df.q L = df.L0 然后，我将 3d 函数 (z=f(x,y)) 定义为： def func(q, Ca...
我正在尝试使用水晶球函数来拟合热量计数据中的一些能谱。由于这是我第一次使用它，我之前尝试过一些测试。我检查了水晶球的定义
我正在尝试使用水晶球函数来拟合热量计数据中的一些能谱。由于这是我第一次使用它，我之前尝试过一些测试。我检查了水晶球的定义
在 python 中使用 lmfit 来确定数据本身的置信区间
这里是参数置信区间的LMFIT实现的链接：http://lmfit.github.io/lmfit-py/confidence.html 这是我正在使用的代码： 导入适合度 将 numpy 导入为 n...
我有两条曲线；一种显示理论曲线，另一种由实验数据给出。 曲线1（理论曲线）： x 值：lambdaDiffuse*1e9 y 值：y_th 曲线 2（实验...
Python 将多项式拟合为自然对数，然后将变换反转回非对数空间？
我正在尝试创建一个平滑的函数来表示我正在使用的一些数据。问题是数据非常嘈杂，并且简单地使用最小二乘法来创建最佳拟合的多项式线
编辑：这是我在该网站上的第二篇文章。我尽力遵守准则和礼仪，但我犯了一些错误。我几乎完全重写了原来的帖子，以使其
scipy.optimze curve_fit() 给出了高标准误差，即使拟合看起来不错
所以我试图将线性函数拟合到磁滞曲线上。首先，我使用破裂库来查找变化点以确定线性区域。然后我使用 curve_fit() 来...
我有与Python中的curve_fit相关的问题。具体来说，我正在尝试对双指数数据进行建模。 我正在尝试对数据进行建模。肉眼看上去很合适，但是当我查看参数时...
如何从分布拟合器输出的“s”、“loc”和“scale”值中获取对数正态分布的参数（均值、sd）？
这是我的代码： model = Fitter(data,distributions='lognorm') model.fit() print(model.summary()) model.get_best(method='sumsquare_error') 它输出这个： {'lognorm': {'s': 0.8612498618921953, 'loc...
我一直在尝试使用 scipy.curve_fit 来拟合曲线，但它似乎坚持一些局部最小值（非常接近初始参数猜测）并且不尝试任何其他组合。通常
使用 scipy.optimize.minimize 的 L-BFGS-B 方法时的协方差偏差
当使用 scipy.optimize.minimize 评估一个简单的 LLS 问题的协方差矩阵时，使用 L-BFGS-B 方法时出现了显着的偏差。经过大量研究，我创建了一个...
Python 中的 NDVI 双 Logistic 曲线拟合
我正在尝试用Python进行NDVI双逻辑曲线拟合。这种双逻辑曲线拟合由 Beck 等人发表。 2006 年。有一个 R 包 greenbrown 花了一年多的时间来完成这个任务，所以...
我有网络中节点度数列表，我想将幂律分布拟合到该经验度分布。我可以使用幂律库来做到这一点，但由于某种原因变得很糟糕