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。
这里有时间t的一些数据和对应的f(t)值。 time_before = [0.075, 0.1, 0.125, 0.15, 0.175, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.5, 0.6, 0.8, 1, 1.5, 2, 3, 4.5, 6] #in min/10 time_after = [. ..
我有一大组 x 数据和一大组 y 数据，它们形成了一系列不规则的洛伦兹峰。我正在尝试使用内置的 matlab 函数 lsqcurvefit X = lsqcurvefit(FUN,X0,XDATA,YDA...
我有 2 条具有偏移和缩放比例的曲线，我想知道。 现在找到一个没有偏移量的因子并不难，因为求解 Curve1*a = Curve2 并不难。 还有偏移量，
当我尝试将线性曲线拟合到我的数据点时，该曲线与我的数据不匹配。这条线在我的数据点下方，斜率也太深了。这可能是由于从 x=10 开始，它的
PYTHON考虑如何在串联电阻的情况下拟合MOSFET I-V_DS数据获取参数
考虑串联电阻情况下如何通过拟合MOSFET I-V_DS数据获取参数，拟合方程为“ I = M*( ( V_GS-IR- V_TH-(V_DS-2IR)/2 )(V_DS-2IR)- 2/3*( (
我有一个衍射图，我需要将给定的峰拟合到高斯函数，我正在尝试使用 scipy.optimize 中的 curve_fit 但我遇到了一些错误。首先，因为我的数据......
用给定的方程拟合数据，在 Python 中方程的两边都有因变量
我是编码新手，仍处于学习阶段。我的目标是从下面的等式中找到参数（即 J0、Rs、A、Rsh）， J= -J0*[exp{q((V+Rs*J)/A*k*T)}-1]-(V-Rs*J)/Rsh 其中 q = 1.60e...
我正在尝试拟合我的函数，但我无法用边界值拟合它，而且我无法更改这些边界值。有什么办法可以解决这种问题？？？ 有没有
我试图用两个高斯峰来拟合我的数据，但这显然是错误的。我不知道哪里错了。下面是脚本。我参考了很多不同的写作方法，但没有一个能...
为什么我在 scipy curve_fit 中的近似值如此糟糕？
在对我的计算数据进行近似计算之前，我决定在 Q. Zhang、N. Sabelli、V. Buch 的数据上测试代码； H···H2O 的势能面。 J.化学。物理。 1991 年 7 月 15 日； 95 (2): 1080–
我正在使用 lmfit 将函数拟合到 Python 中的数据。我想告诉你合不合身。考虑这个例子（实际上是我的数据）： 大多数人会同意
如何解决错误：操作数无法与形状一起广播（100，）（2，）？
我必须绘制一个图表，对以下公式进行曲线拟合： 2*np.pi*np.sqrt((lx/g)*1+1/16*a**2) 问题是它给了我一个矩阵，因此如果我
使用 Covid Act Now 数据 (states.timeseries.csv)，我想开发一个预测性 SEIRVHD 模型。我有代码的主要代码架构（见下文），但我需要帮助。 精炼
我想将我的数据拟合到一个函数中，但我无法弄清楚如何使用 scipy 曲线拟合来获取拟合参数。 将 numpy 导入为 np 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 导入 matplotlib.
我正在尝试使用 curve_fit 将对数函数拟合到我的数据集，以找到对数函数的 mu、sigma 和 A，并使用它们绘制数据集的最佳曲线。但是剧情真的不是
我想将操作 curve_fit（找到系数 c1-c7）应用于积分函数 问题是次积分函数取决于几个变量（列表 defor、stress、init_def）...
我正在做一个光学实验，我们有一个高斯光束并测量它的强度，同时用小刀逐渐阻挡光的通过。 我尝试了以下代码： 导入matplo ...
如何在 Matlab 或 Python 中使用德拜方程将模型拟合到实验数据
我正在尝试将模型拟合到我的 R + jX 类型复数值的实验数据中。要更多 准确地说，我有 20 摄氏度水的实验数据。数据是在有限的范围内收集的
如何在 Matlab 或 Python 中使用德拜方程将模型拟合到实验数据
我正在尝试将模型拟合到我的 R + jX 类型复数值的实验数据中。要更多 准确地说，我有 20 摄氏度水的实验数据。数据是在有限的范围内收集的
使用 curve_fit 拟合从列表中的函数总和定义的符号函数
我是 python 的新手，想尝试将直方图拟合为“指数类”和“正态类”分布的总和。原则上，我想在已知的发行版上尝试这个，所有的...