我使用SciPy.optimize.curve_fit https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve来获得曲线拟合函数的系数,SciPy函数将模型函数作为其第一个参数,因此,如果我想进行线性曲线拟合,我会将以下函数传递给它: def objective(x, a, b):
return a * x + b 如果我想要二次多项式曲线拟合,我会传递以下内容: def objective(x, a, b, c):
return a * x + b * x**2 + c 以此类推,我
由于我正在努力从R代码到Python代码,我想寻求一些帮助。我想使用的代码已经提供给我的stackexchange数学论坛。
我确实明白这是怎么回事。但是我真的很难破解R码,因为我从来没有见过它。我写了一个函数来返回平方和。但是,我无法理解如何使用类似于optim函数的函数。而且,我也不喜欢初值的猜测。我更希望运行和重新运行一种类型的Optim函式,直到我得到想要的结果,因为我对一个近乎完美的曲线拟合的需求非常高。
def model (par,x):
n = len(x)
res = []
for i in range(1,n):
A0 = par[
我对MATLAB和它的语法比较陌生。
在R中,我们可以生成一个数据集来进行建模:
> x <- seq(1:100)
> x <- jitter(x,amount=.3)
> y <- seq(1:100)
> y <- sin(y)
> y <- jitter(y)
我们现在有一些从1到100之间的抖动x值,y值大约遵循sin曲线。
现在,我们可以使用nls来拟合模型:
model <- nls(y ~ a + b*x + c*sin(d*x+e), start = c(a=0, b = 1, c = 1,d=1,e=0))
现在,我正在尝试将曲线拟合到一个大型数据集;有两个数组,x和y,每个数组都有352个元素。我对数据拟合了一个多项式,效果很好:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
poly=np.poly1d(coeff)
但我需要一条更精确的优化曲线,所以我一直在尝试用scipy拟合曲线。以下是我到目前为止拥有的代码:
import numpy as np
import scipy
from scipy import scipy.opt
我有一系列的数据点,它们形成了一条曲线,我没有方程,而且我无法满足地用libreoffice或在线曲线拟合工具在google结果的前2页中计算出一个方程。
我想要曲线的方程,理想情况下,用python实现计算给定x值的y值,以防出现意外的循环。如果没有,我想要比增加y的elif语句列表更优雅的python解决方案,如果x足够高,足以使它增加一个整数,这是最后的丑陋解决方案--我的即时计划不需要十进制精度。
曲线在10处穿过零线,而y的每一个整数增量都要求x比前一个整数多增加一个整数,所以y1在x11、y2 at x13、y3在x16等,曲线向相反的方向弯曲,例如y-1在x9,y-2在x7等。我
最近,我创建了一个,用于从Twitter的流API中捕获大量的。我正在寻找某种方法来创建一个模型来表示世界上任何给定的lat/lng点的地理“活动”,使用这些数据作为培训输入。
我想把所有的lat\lng算成小数点后的两位,并创建所有位置发生的二维直方图。因此,用于培训我的模型的输入如下:
x = lat - input
y = lng - input
z = location weight - observed output [normalized between 0.0 and 1.0]
我想创建24个模型(每小时一个)来模拟社交网络活动依赖于一天中的时间这一事实。这也将把事情简化为3d而
我必须用python 3.4编写一个任务,它需要以下内容:-该程序要求用户输入一个由几个子模型以字符串形式生成的数据模型,如下所示:
# the program ask :
please input the submodel1
# user will input:
A = a*x + b*y*exp(3*c/d*x)
# then the program ask :
-> please input the submodel2
# user will input:
B = e*x + f*y*exp(3*h/d*x)
# then the program ask :
-> pleas
我正在尝试使用Jep进行python和java集成。我使用Jep从java程序中将来自泡菜文件(rf.pkl)的随机森林模型加载为rf.pkl对象。我希望只加载一次,因此我希望通过从java发送"rfmodel“参数来调用python函数,从而执行python脚本prediction.py中定义的python函数(使用rf模型进行预测)。但是从java发送给python的参数在python中被读取为字符串。如何将python中的参数数据类型保留为sklearn.ensemble.forest.RandomForestClassifier?
Jep jep = new Jep();
je