curve-fitting

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    scipy.optimize.curve_fitの関数で、推定推測の推定値を入力しようとしています。 this link と another link によると、私はX0でそれらをdefindなければならない、しかし、私はさまざまな方法で試してみました、私は次のエラーを取得します。 (注:x0引数なしで正常に動作します) TypeError:leastsq()は、引数 'x0'に複数の値を持ってい

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    の形式の最適フィットを取得します。 a_3 * sin(t)? があるため ありがとう正弦関数のコマンドを見つけることができません!

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    私はscipy.optimize.curve_fitで自分のデータをカーブフィッティングしようとしています。何らかの理由で私の方程式が好きではありません。妥当な数を使って方程式をプロットすると、正しく見えます。だから私は私の方程式を信頼する。私が単純な方程式に収まるようにしようとすると、それはうまくいくので、私は一般的に自分のコードを信頼します。それがうまくいかない理由に関する助言?具体的なエラー

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    Python lmfitを使用して、2005-2016年の月間平均データで最小自乗近似を行います。フーリエ項が機能しなかったようだ # t is in fractional years, e.g. 2017+122./365. def fun(t, a, b, c, A1, A2, A3, A4, B1, B2, B3, B4): An=[A1,A2,A3,A4] Bn=[B

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    与えられた点に最も近いフィッティングされた曲線(または与えられた点からの曲線までの最短距離)を計算する方法を見つける必要があります。 フィットした曲線の式は、y = m /(x + a)+ cの形式です。私は分析的にそれを解決しようとしましたが、私は4次多項式を得ました。 何千ものポイント(例:スタータなど)で操作できるソリューションはありますか?

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    私は物理プロセスを記述する関数Imaginaryを持っています。これをデータセットx_interpolate, y_interpolateに適合させたいと思います。この関数はLorentzianピーク関数の形式であり、私はピーク検出アルゴリズムを使って見つけたf_peak(ピーク位置)を除き、ユーザーが与えた初期値をいくつか持っています。オフセットを除くすべてのフィットパラメータは正であると予想さ

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    私はいくつかの異なるS字曲線にフィットするのに問題があります。 より良いフィッティングのための少しの助けは本当に感謝されるでしょう。 私は、3つの異なるモデルをしようとしています:重みで 4つのパラメータ nls(y ~ a + (k-a) /(1 + (x/c)^e)^m, start=list(a=a_start, k=k_start, c=c_start, m=m_start, e=e_st

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    私は次のコードを使用して、いくつかのデータに合うようにしようとしています動作しません:私はないです何の 任意の考え:このプロットを作る import numpy as np import scipy.optimize import matplotlib.pyplot as plt def fseries(x, a0, a1, b1, w): f = a0 + (a1 * np.c

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    を働いていないフィット: import numpy as np import scipy.stats as sp from scipy.optimize import curve_fit def pdf(x, mu, sigma): return (np.exp(-(np.log(x) - mu)**2/(2 * sigma**2))/(x * sigma * np.sqrt(

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    まず、このような質問をするには、SOが適切な場所であるかどうかはわかりません。 私に尋ねる場所がわからない場合は、削除します。私は私の問題を解決するすべてのポストを見つけていないので、私は唯一の維持しようとしたものの しかし、私の質問と以下の私のコードは、 コード部分は少し長いです...他の人に有用である可能性があります最小値の。 しかし、この部分は、私がいくつかの研究をしたこと、そしてより良いも