数据拟合是通过数据集（即一系列数据点）拟合线。
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
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
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....
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.
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,
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，...
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 + ...
我对polyfit的错误部分感到困惑。我有以下代码： def polyfit(df,列, 度): 系数=[] 错误=[] x = np.array(列表(范围(0,df.shape[0]))) 对于col技能...
我的数据取决于 4 个自变量 (x1,x2,x3,x4)，我需要一个模型（Python 中提供）来评估数据点之外的 f(x1,x2,x3,x4)。原则上，如果我设置 3 个变量...
我有以下数据： 0.8340502011561366 0.8423491600218922 0.8513456021654467 0.8458192388553084 0.8440111276014195 0.8489589671423143 0.8738088120491972 0.8845129900705279 0.8988298998926688 0.
亲爱的Python爱好者们大家好， 我一直在编写的 python 程序中遇到问题，我需要一些帮助。 我想适应此代码，使其看起来像我上传的图片，但我不喜欢
我试图在散点图中拟合一条线，其中 X 和 Y 坐标是相同维度的 2D NumPy 数组。这里的 X 和 Y 是已记录的两种不同类型的观察结果...
Tensorflow 模型拟合：AttributeError：'numpy.dtype[float64]' 对象没有属性 'is_floating'
我使用 Tensorflow 2.9.1 开发一个模型。 我的输入是这样的： x = [...] # 24 个浮点数的数组 y = 0.0 当我处理这些数据时： x = tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32) x = tf.reshape(x,
我使用图形的 numpy 和 matplotlib 绘制了一条拟合线，我需要找到我在线上确定的 x 值的特定 y 值。是否可以？ plt.figure(figsize=(12,7), dpi=600) 一个，...
我正在处理著名的 Gapminder 数据文件（此处： https://www.kaggle.com/datasets/tklimonova/gapminder-datacamp-2007?select=gapminder_full.csv） df.head(): 乡村年人口...
我正在遵循数据拟合教程，当我刚刚将原始数据更改为我的数据时，拟合变得不是二次的。 这是我的代码，非常感谢您的帮助： # 拟合二阶多项式...
错误在于 myfittype = fittype("A*cos(omega_0*t+phi)",dependent="A" "omega_0" "phi",independent="t",coefficients=["A" ...
带悬链线的 curve_fit 返回巨大的参数，没有明显的原因
我拍了一张链条的照片，以像素为单位采样了该链条的每个环的位置，以便获得模型 a*cosh((x-x0)/a 悬链线的最佳拟合参数) + c，其中 a、c 和 ...
如何在Scipy中使用norm.fit()来拟合对数正态分布的数据
我正在尝试使用 Scipy.statsnorm.fit() 进行一些修改以适应对数正态分布的数据。我想通过使用 Scipy.stats lognorm.fit() 拟合数据来验证结果。 ...
使用 scipy.optimize.curve_fit 拟合 2D 高斯函数 - ValueError 和 minpack.error
我打算将 2D 高斯函数拟合到显示激光束的图像，以获得其参数，例如 FWHM 和位置。到目前为止，我试图了解如何在 Python 和 h 中定义 2D 高斯函数...