curve-fitting

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    私は高さの密度変化のリストであるデータにガウス曲線を当てようとしていますが、生成された曲線のプロットは常にオフです過大評価される)。ここに私のコードは次のとおりです。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit #Ga

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    私は配列を与えられています。私がそれをプロットすると、ノイズを伴ってガウス形状になります。私はガウシアンに合いたい。これは私がすでに持っているものですが、私がこれをプロットするとき、私は適合ガウス関数を得ません、代わりに私はただ直線を取得します。私はこのように多くの方法を試みましたが、私はそれを理解できません。 random_sample=norm.rvs(h) parameters = no

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    私はscipyの解析モデルに適合する必要のあるデータセット(xとy)を持っています。 I(例えば指数関数)標準フィッティング方程式に単純に追加用語を含む、MATLAB曲線フィッティングツールボックスや他のいくつかのツールを使用して試みました。 私の実際の唯一の制約は、フィッティングする必要のあるパラメータの数を制限したいということです.4が理想的ですが、6が機能し、線形の上にあるデータセットに適合

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    私はc3.jsを使っていくつかの時系列データをプロットしています。ループする必要がないときに何らかの理由でループを行っているプロットがループしています。ここで は、私たちはそれが何のポイントが後方に存在しないにもかかわらず、下位ループていることがわかりますそれらのひとつを詳しく見てみる をプロットしていプロットのすべての5の図です。 私はそれが理由フィッティングアルゴリズムである知っているが、私は

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    フィットモデルから値を外挿してみようとしています。これまでのところ、私はインターネット上で見つけることができるすべての提案に誤りを残しています。ここで は私のコード plotPoints(absorbance~time,data=a) f1 = fitModel(absorbance~B*time^(A),data=a) plotFun(f1(time)~time,add=TRUE,col="

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    私はoptimalization.curve_fitを使用して決定したい2つの空きパラメータで記述されたデータセットを持っています。 def func(x, a, b,): return a*x*np.sqrt(1-b*x) そしてaとbのためのソリューションの結果はinit_guessの私の選択に非常に強い依存 popt, pcov = opt.curve_fit(f = func

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    誰かがすでに私は徐々にポイントの後最高のフィッティング平面のポイントを見つけるためのアルゴリズムがあるかしらここ3D Least Squares Plane 3Dの点の集合からフィッティング平面を見つける方法を示しましたか?たとえば、n-1点に最適なフィッティング面があるとします.n番目の点を考慮して新しいフィッティング面を計算する簡単な方法はありますか? ありがとうございました

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    私は、与えられた距離(d)における信号受信パワー(p)の測定値と未知の係数n1およびn2を持つモデルを持っています。私がしなければならないのは、n1とn2の値がRMSエラーを最小限に抑えることです。私はlsqnonlinを使って解決策を見てきましたが、区分的に定義された関数では解決しませんでした。私はmatlabで本当のnoobだと私は多くのトラブルを抱えている、助けてください!これまでのところ、

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    私はポアソン分布に適合するヒストグラムを持っています。 xdata; ydata; % Arrays in which I have stored the data. %Ydata tell us how many times the xdata is repeated in the set. fun= @(x,xdata) (exp(-x(1))*(x(1).^(xdata)))/(fac

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    以下に示すように、紙から抽出したデータセットに暗黙の方程式を当てようとしています。 データセットが半径、Rのギャップを横切って、粒子濃度、phiを含んでいます。 phiおよびRのデータを以下に示します。 phi(Ri) = phi(1); Ri = R(1); n = 2; phiM = 0.68 Kc/Ku = fitting parameters. R = [4.47 4.59 4.