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。
我试图估计Bass Curves来分析不同群体的创新扩散。到目前为止，我使用minpack.lm包的nlsLM（）来估计曲线的参数/以适应曲线。我循环......
据我所知，Scipy curve_fit函数明确地接受拟合参数。例如，当拟合多项式时：def func（x，c0，c1，c2）：返回c0 + c1 * x + c2 * x ** 2是否存在...
喜欢标题说。我想要适应这些要点。找到一个函数并检查我的函数将命中哪个x 100.从nip import matplotlib.pyplot作为plt从scipy.optimize import curve_fit导入numpy ...
我想使用Pseudo-Voigt函数来拟合下面的数据点。我看了matplotlib和numpy，但还没找到方法。数据看起来像这样：[3.3487290833206163,3 ....
我希望找到一个简单的库，它可以采用一系列2维点，并给我一些更大的点来模拟曲线。基本上，我想得到曲线拟合的效果......
我有以下两个函数：d_out = foc +（d_in-foc）/（（（d_in）/foc-1.0）**（2）+（zR / foc）**（2））w_out = w0 * np.sqrt （1.0 /（（（d_in）/foc-1.0）**（2）+（zR / foc）**（2）））我想计算（拟合）......
这是我在这里的第一篇文章，我花了几个小时寻找这个答案，但我似乎无法弄明白这一点。我用pandas将.csv传递给np矩阵。从那里我尝试应用简单的曲线拟合...
Python的curve_fit计算具有单个自变量的函数的最佳拟合参数，但有一种方法，使用curve_fit或其他东西，适合具有多个的函数...
我正在尝试使用广义加法模型拟合非线性模型。如何确定要使用的样条线数量。是否有特定的方法来选择样条曲线的数量？我用过第3个订单......
我有一个python代码，它根据x和y值计算z值。总而言之，我有7个x和7个y值以及49个z值。现在，我想拟合2度的多项式曲面......
我试图用一个非常着名的药代动力学模型来拟合我的实验数据。方程组非常复杂：dC1 / dt = k1 * Cp - （k2 + k3）* C1 + k4 * C2 dC2 / dt = k3 * C1 - k4 * C2 ...
假设双曲线的一般公式为y = 1 /（a * x + b），并且我们提供了100个数据点，其中99个点完全符合双曲线，并且一个数据点不适合它（... 。
我试图根据经验计算出我编写的算法的复杂性。我在输入中有两个变量：数据集大小（矩阵的维度）和计算的值的数量。当我看到......
使用libreOffice calc通过一组3D点拟合平面，最小化总距离
考虑一组3D点：| y / z | -1 | 0 | 1 | |：---：|：------：|：------：|：------：| | 5 | 19.898 | 19.905 | 19.913 | | 0 | 19.898 | 19.92 | 19.935 | | -3 | 19.883 | 19.883 | 19 ....
所以我想加快我在numba jit的帮助下编写的程序。然而，jit似乎与许多scipy函数不兼容，因为它们使用try ...除了...... jit不能的结构......
尽管有很多关于将泊松分布拟合到直方图上的帖子，但是跟踪了所有这些帖子，它们似乎都不适合我。我正在寻找一个泊松分布......
如何使用“scipy.optimize.curve_fit”顺利拟合我的数据点？
我想使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一些数据点。不幸的是，我得到一个不稳定的适合，我不知道为什么。从nip import matplotlib.pyplot导入numpy作为来自scipy.optimize import的plt ...
导入matplotlib.pyplot作为plt导入numpy作为np从lmfit导入模型x = np.array（[4698.031,4698.027,4698.024,4698.021,4698.017,4698.014,4698.011,4698.007,4698.004,4698.001,4697.997，...
我很难理解为什么我的高斯拟合一组数据（ydata）如果我移动对应于该数据的x值的间隔（xdata1到xdata2）不能很好地工作。 ......
当试图将指数曲线绘制到一组数据时：导入matplotlib导入matplotlib.pyplot作为plt从matplotlib导入样式从matplotlib导入pylab import numpy as np from ...