data-fitting 相关问题

数据拟合是通过数据集(即一系列数据点)拟合线。

在Python中使用误差线在数据点上拟合Sersic配置文件

我有一组数据,我喜欢拟合 1D-Sersic 配置文件(天体学中已定义的函数),如果我简单地考虑没有任何误差线的数据点,我可以轻松拟合数据,如下所示:

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在R中,如何将变量(A,B和C)放在同一列中,例如A和B以及A和C放在同一面板中?

我有一个数据集。 df=tibble::tibble( 品种=代表(c(“cv1”,“cv2”,“cv3”),每个= 5L), 治疗=代表(c(“对照”,“类型1”,“类型2”...

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如何找到 family = poisson(link = "log") 模型预测指定值的日期?

我有由日期值组成的数据,此处表示为时间戳: json <- structure(list(creation_date = c(1689356840L, 1689366017L, 1689376446L, 1689504809L, 1690366268L, 169047201...

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如何找到模型预测指定值的日期?

我有由日期值组成的数据,例如 日期值 2024年2月12日 7 2024年2月13日 8 2024年2月14日 9 我已经为该数据拟合了一个模型,现在可以计算未来 d 的预测值...

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使用Python最小化函数进行数据拟合

我有一个功能如下 q = 1 / sqrt( ((1+z)**2 * (1+0.01*o_m*z) - z*(2+z)*(1-o_m)) ) h = 5 * log10( (1+z)*q ) + 43.1601 我有上述方程的实验答案,一旦我必须...

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scipy.integrate伪Voigt函数,积分变为0

我正在编写一个脚本,使用 Scipy、Numpy 和 Matplotlib 将峰形状拟合到 Python 中的光谱数据。它可以一次拟合多个峰值。峰值轮廓(目前)是 Pseudo-Voigt,其中...

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将两个约束圆形帽安装到数据上

我正在尝试对Python中的一组数据点进行相当复杂的拟合,经过大量谷歌搜索和阅读后,我仍然不知道从哪里开始。 数据点是 数据灰色 = 数组([[-260.02020...

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使用三参数威布尔分布函数拟合数据

在我的数据中,第一列是 x 值,第二列是 y 值。我想用三参数威布尔函数拟合数据来描述分布。 我试图找到溶胶...

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使用Python用三参数威布尔分布函数拟合两列数据

在我的数据中,第一列是 x 值,第二列是 y 值。我想用三参数威布尔函数拟合数据来描述分布。 我试图找到溶胶...

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拟合具有 2 个参数的隐式函数的数据

我有一个自变量 sB 和因变量 H 的隐函数,有两个参数 kV 和 km,描述了一个化学实验。我尝试拟合实验获得的对数...

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我得到了这个类型错误:'<' not supported between instances of 'str' and 'NoneType' while fitting the training data for logistic regression. Why?

惩罚 = ['l1', 'l2'] C = np.logspace(0, 4, 10) grid_model = GridSearchCV(log_model, param_grid={'C':C, '惩罚':惩罚}) grid_model.fit(scaled_X_train, y_train) 我收到错误...

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如何在Python中找到与相关参数拟合的不确定性?

我找到了使用卡方和 scipy fmin 函数最适合数据的参数。我试图通过查找 chi 上的值来获得这些参数的不确定性

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ImageJ:如何根据预定义的 RGB 值调整绘制的椭圆的颜色?

我使用 txt 文件绘制椭圆,该文件包含每个椭圆的所有参数(x、y 坐标、长/短轴、长轴角度)和 RGB 值。绘制椭圆是最简单的部分,但是...

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如何用插值拟合 ODE 系统?

给定数据 x0、x1 和 x2,想象我想要在以下 ODE 系统中拟合参数 k0、k1、k2、p1 和 p2 下面的代码做了我想要的 pip 安装 lmfit 将 numpy 导入为 np 导入

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在Python中拟合椭圆

我对编码非常陌生,我基本上只将其用于物理相关的东西。我最近一直在尝试用我拥有的数据拟合椭圆,但我没有得到任何类似于

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使用 Numpy poly1d 进行基线拟合

我有以下基线: 可以看出,它的形状几乎是正弦曲线。我正在尝试对其使用polyfit。实际上我有两个数据数组,一个称为 x,另一个称为 y....

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Numpy Python 相当于 MATLAB corr

目标是计算两个数组的相关性。特别是多值输出和另一个时间序列之间的相关性。 给定一个信号 y_ax = [7.8625913,7.7713094,7.6833806,7.

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使用 Numpy 找到两个线性方程的交点

目标是找到两个线性方程的交点。这两个线性方程是使用 Numpy polyfit 函数导出的。 给定两个时间序列 (xLeft, yLeft) 和 (xRight,

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Pandas 使用方程的新列

我有以下数据集: df = pd.DataFrame({'索引': [10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26], '平均':[130,np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN,135,np.NaN,np.NaN,...

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使用numpy将数据拟合到y = y = a*x**2 + b*x + c(其中c=0)

菜鸟问题,请耐心等待: 我正在尝试使用 numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.fit(x,y,deg).convert().coef 获取零相交多项式 y = ax**2 + ...

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