数据拟合是通过数据集（即一系列数据点）拟合线。
我目前正在使用Python3中的skspatial包。我目前有两个功能： skspatial.objects.Cylinder.best_fit 尝试将点最佳地拟合到圆柱体中 返回的函数...
我有 45 年从 csv 文件解析出来的每日温度数据。我已经能够将数据转换为年而不是天，并绘制了年度最高气温、年度最低气温
Gamma 函数拟合 OptimizeWarning：无法在 Python 中估计参数的协方差
我尝试使用 scipy 中的 curve_fit 将函数拟合到直方图，但是运行程序时会出现警告： 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 从 scipy.optimize 导入
我们有一个点云，其中的点位于同一平面上。它们的分布类似于下图中的红点，我们想要拟合由黄色框表示的矩形。这些
Python - 有两个测量相同事物的数据集，如何将它们组合在一起？
我有两个数据集，都是特定位置海平面的测量值。虽然这些都是测量海平面，但它们测量的设备和方法不同，因此有
我想将参数（代码中的 xs）拟合到函数 fp 中，由下式给出 其中 v 和 L 是给定参数。通过向量化并使用一些统一的滤波器，可以相对快速地计算 fp...
我正在尝试使用Python将一组数据拟合到偏心圆。然而，圆心（到轴心）的位移被评估为负值，而它应该是正值......
我有这些价值观： T_值 = (222, 284, 308.5, 333, 358, 411, 477, 518, 880, 1080, 1259)（x 值） C/(3Nk)_值 = (0.1282, 0.2308, 0.2650, 0.3120 , 0.3547, 0.4530, 0.5556, 0.6154, 0.8932, 0...
假设我有 3 个虚拟模型（下图）和一组跨时间点 A、B、C 的数据，我想做一个测试，看看每组测量结果与 3 个模型的拟合程度如何...
使用 Python 为每个数据点拟合具有多个输入、多个输出、多个参数和协方差矩阵的模型
注意：根据社区的建议，在交叉验证站点上针对数学/理论部分提出了类似的问题。这里的问题主要是关于
在ggplot2中添加r平方和多重拟合方程（线性、幂、对数、指数）
在这个问题（ggplot 的指数拟合，显示回归线和 R^2）中，有一个很好的答案，展示了如何向数据添加多个模型/拟合。我想添加 r 平方和
我正在开发一个项目，需要使用 Gnuplot 将一些实验数据拟合到指数函数。然而，我是 Gnuplot 的新手，不知道如何有效地做到这一点。 我一直在寻找
我必须使用 r^2 值将 sigmoid 函数拟合到两种类型的数据集（每种数据集 6 个数据集），然后绘制拟合函数的导数。我收到错误
该代码适用于其中一个数据集，但不适用于另一个数据集。我收到错误（显示在我提供的代码的底部）。 您可以看到我有两个按类型注释掉的数据部分：一个用于工作
我的问题看起来很简单，但我已经坚持了一段时间了。 我只是想用二维高斯的总和来拟合二维直方图。 由于似乎没有任何效果，我回到了基础，并且......
我在将 GEV 的右尾部拟合到我的实际分布时遇到问题。当我拟合曲线的选定部分时，我得到了错误的参数，因为它忽略了我只想要尾部的事实。我
我已经收集了实验数据，并被指示使用以下形式的复杂线性调频函数进行拟合： def func_M(x, a, x0, tau_p,b): 返回a*np.exp(-2*np.log(2)*(x...
Mathematica：使用 NIntegrate 和 '（微分）对数据进行误差拟合函数
我一直在尝试将函数拟合到数据集。 IT 使用没有积分（如 NIntegrate）和微分（'）的函数。我正在尝试使用积分和
我正在尝试将逻辑S形函数拟合到数据。 y 轴中的数据反转以显示 x 轴进展上的长度变化。 T
我有许多数据集，它们从较高的 y 轴值开始，然后逐渐减小。这种情况发生在传统的 S 曲线方式中，因此它实际上看起来像反向 S 形曲线。我成功翻转了 y 数据...
为什么 SciPy 最小化在最小化误差平方和与均方根误差时返回不同的解？
我正在使用 scipy.optimize.minimize 将曲线拟合到数据。为此，我定义了一个目标函数，它返回误差平方和或均方根......
在Python中使用误差线在数据点上拟合Sersic配置文件
我有一组数据，我喜欢拟合 1D-Sersic 配置文件（天体学中已定义的函数），如果我简单地考虑没有任何误差线的数据点，我可以轻松拟合数据，如下所示：