数据拟合是通过数据集（即一系列数据点）拟合线。
Python：使用 scipy.optimize.minimize 旋转角度不正确
我有两组x和y坐标，其中一组绕原点（0,0）旋转成为另一组。我想知道旋转角度是多少。 无论如何，我看到了一个不正确的a...
假设我有两个数据列表，如下所示： x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 14] 也就是说，很明显，仅仅对这些数据拟合一条线是行不通的，...
我有以下数据： >>> x 数组([ 3.08, 3.1 , 3.12, 3.14, 3.16, 3.18, 3.2 , 3.22, 3.24, 3.26、3.28、3.3、3.32、3.34、3.36、3.38、3.4、3.42、 3.44、3.46、3...
我想绘制我的拟合峰的子峰。我有一个带有主峰和肩峰的复合峰。我可以拟合并绘制它，但我需要构建光谱的各个子峰。哈...
使用 lmfit Minimizer.minimize() 会导致错误 ValueError:“具有多个元素的数组的真值不明确”
我想用lmfit来拟合函数： func(x,区域,E0,C0,R1,R3,R4,R5,R6,R7,R8,alpha,beta,rho,theta,delta,d) 并获取有关参数置信区间的信息。 func 视为 par...
我是一名生物学学生，正在研究一些种群动态问题。我所掌握的数据只是一段时间内环境中捕食者和猎物数量的总和。我有两个耦合差速器
scipy.optimize.curve_fit 无法估计协方差
我想将数据拟合到 Logistic (Sigmoid) 函数并获得无限协方差。我有 2 个参数，假设我有 5 个数据点。我的数据位于变量 xdata 和 ydata 中。这是一个...
我正在尝试在数据向量上运行 rriskDistributions 包的 fit.cont 函数。然而，结果是： 库（rriskDistributions） 销售<- c(2, 4, 5, 10, 9) data <- ...
我在拟合光谱时遇到了问题，需要我使用特定线形和探测器分辨率函数的卷积。当我使用对称数组（数组以零为中心）时...
我在二维方格上测量了点。 。 如何将数据拟合到方格中？我想曲线拟合或最小二乘近似等一些方法会起作用，但我...
我想将一组 XY 数据点拟合到 Python 3.8 中的倒数指数函数。我正在尝试使用 scipy.optimize 库的 lesssq 函数。 我希望将我的数据拟合到函数中
我正在尝试使用 scipy.genextreme.fit 将 GEV 拟合到某些数据，例如 从 scipy.stats 将 genextreme 导入为 gev 将 numpy 导入为 np # 生成一些随机数据 数据 = np.random.normal(size=1000) ...
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...
我有一个函数想要拟合数据，我猜想参数必须是什么，但是当我用初始客人和边界拟合函数时，拟合只返回较低的 bou ...
我使用代码使用交互项建立了模型： be_model1<-glmer(number_of_fledged_hatchlings ~ species*nestbox_quality + (1|habitat) + (1|year) , family = poisson, data = be) The ...
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.
我有以下数据集： 将 numpy 导入为 np 从 scipy.optimize 导入 curve_fit 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt ## 给定数据点 xdata = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,...
当数据如下 氮=代表（c（“N0”，“N1”），每个= 5） 产量=c（10,12,15,16,18,22,20,18,19,22） dataA=data.frame（氮，产量） 氮产量 ...