假设我有100个数据点,由两个值组成(x,y或V1,V2)。
现在我正在定义一堆函数(如log,exp,poly,sigmoid等),其中包含一组参数来缩放数据和/或调整基本方程。然后我使用scipy.optimize.minimize使它们适合数据。在那之后,我通过视觉和他们的rms比较适合选择最好的。
有没有python模块可以做到这一点?
在scipy中有curve_fit,但我相信你必须定义进入它的曲线。