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如何打印高斯曲线拟合结果？
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这花了我一些时间，但我已经使用下面的代码为我的x，y数据集创建了一个高斯拟合。我现在想知道的是如何在我的屏幕上打印出这次拟合的结果，比如拟合的最大点上的最大值，估计的误差等。 这些信息是否可访问？如果是这样，有没有办法把这些信息打印出来？
浏览 32提问于2020-08-26得票数 4
我必须将高斯曲线拟合到一组嘈杂的数据中，然后针对某个应用程序采用它的半高宽。我用MATLAB演示了这个概念，在MATLAB中进行曲线拟合非常容易。我试着在Android中寻找可以帮助我将高斯曲线拟合到数据集的库，但我什么也找不到。因此，我开始尝试学习所有涉及到的数学知识，这样我就可以手动完成。我的问题是:如何估计单项高斯模型的三个参数(中心、宽度、高度)？我试着研究期望最大化算法，但这让我摸不着头脑。
一般来说，我认为这与误差最小化有关？我只是找不出适合我的数据的<em
浏览 6提问于2013-07-12得票数 1
我有一个图像，我在其中选择一个randow行，并尝试在该行中拟合一个高斯曲线。我使用scipy.optimize curve_fit方法来拟合高斯。根据数组向量10、20、40、60、100来选择阴影行，这意味着在第一次尝试中，我在该图像中选择10行randow行(因此，10高斯拟合)，然后选择更多行，以此类推。
浏览 5提问于2014-05-15得票数 4
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为了达到这个目的，我需要找到一条适合我的数据的超高斯曲线。超高斯方程：其中P考虑了平顶激光束的曲线特性.我开始用Python对我的曲线进行简单的高斯拟合。拟合返回高斯曲线，其中对I、x0和sigma的值进行了优化。(我使用函数curve_fit)高斯曲线方程：现在，我想向前迈出一步。，我想做超高斯曲线拟合
浏览 9提问于2020-03-20得票数 0
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我想使用最小二乘技术实现多项式曲线拟合，但要使用各种误差函数，即不仅仅是最小二乘。在MATLAB中有什么方法可以做到这一点吗？(我想比较不同误差函数的结果。我还想使用正则化，我需要改变误差函数)。你能分享一些资源(MATLAB/C++)，这些资源可以帮助你在没有内置函数的情况下实现曲线拟合吗？我只能找到那些使用高斯消除的方法-这与最小二乘拟合相同吗？
浏览 2提问于2017-09-08得票数 1
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我目前正在制作一个定制函数，最终将输入到scipy.optimize.curve_fit()中，以便进行自定义曲线拟合。我的曲线拟合会像个凸点一样。高斯上升和指数下降，在高斯的最高点拼合在一起。我定义了一个高斯函数和一个指数函数，目前正试图定义一个组合体()函数。也许这是解决办法，但我不知道如何使用它。
浏览 1提问于2022-01-25得票数 1
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我试图拟合一个指数函数和5高斯与我的数据。我的目标是这样的：(其中gDNA拟合是指数型的；1-5 5Nuc拟合是5高斯的；总拟合是所有拟合的总和)我接近它的方式是拟合指数，然后在此基础上引入一个截断，允许我在不考虑已经拟合的数据的情况下拟合高斯人(我已经将数据削减到100，因为这是下降到0的地方)from scipy.optimize import curve_fit
from pylab
浏览 7提问于2015-03-27得票数 0
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任务是用高斯曲线拟合数据范围(X和Y)的一些块(cand_peaks_xs)。问题是结果是线性的。这是高斯的定义 return a*exp(-(x-x0)**2/(2*sigma**2))
浏览 1提问于2015-02-13得票数 0
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我在Julia中有一个数组Z，它表示一个2D高斯函数的图像。也就是说，Z[i,j]是高斯在像素i，j处的高度。我想通过某种曲线拟合来确定高斯的参数(均值和协方差)。如何将高斯与朱莉娅的二维阵列相匹配？
浏览 0提问于2018-12-10得票数 3
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我在理解如何将高斯曲线拟合到我的峰值时遇到了太多的麻烦。有一些类似的问题，但即使在看完这些问题后，我仍然不确定。统计/概率论等从来不是我的强项，但我认为让我困惑的是高斯钟形曲线是简单地使用平均值和标准差来计算的。与其他曲线拟合方法不同，不使用峰值中的实际原始值。我这样实现了高斯函数； public static float getGaussian(float x, float mean, float stdDev) float v117,23) (
浏览 56提问于2020-10-01得票数 2
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在此示例中： 垃圾箱: 20个 目标: 672秒 分钟: 120秒 最大: 1200秒 如何绘制符合上述条件的理想曲线？ 一旦我弄清楚这一点，红线最终会变得弯曲。
浏览 9提问于2014-01-07得票数 0
作为前一步的结果，应该揭示一个新的最高峰值，在此基础上可以重复步骤1-3。重复这些步骤，直到数据集直方图为空。在下面，我将提出我的问题并补充我对这些问题的思考：
我应如何识别描述最高峰值的总直方图中的垃圾箱？为了识别其顶点，我只需遍历直方图并存储频率最高的桶的索引。我也担心重复平滑会扭曲结果。因此，我想问一问，是否有一种较我现时的方法更有效的方法去探测一个高峰的延伸。在中有关于混合模型和反褶积的建议。如何将高斯曲线拟合到已识别的峰值，从而使直方图与高斯的中间部分之间
浏览 4提问于2011-04-05得票数 3
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因此，我在lmfit的帮助下编写了一些代码，以便在一些直方图数据上拟合高斯曲线。虽然曲线本身很好，但当我尝试在matplotlib中绘制结果时，它会显示拟合和数据点。实际上，我希望绘制具有曲线拟合的直方图条形图。您如何做到这一点？或者，在lmfit中有没有一种方法只显示拟合曲线，然后添加直方图并将它们组合在一起？GaussianModel()final_fit = mod.fit(y, pars, x=x)plt.show()
浏览 15提问于2019-07-21得票数 0
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我有一个代码，并使用curve_fit来验证洛伦兹曲线和高斯曲线对数据的影响。我需要得到输出的每个参数的误差估计，所以已经打印了popt和pcov，我知道this参考指南说明如何使用pcov矩阵来查找错误，但是这对我来说是不清楚的，因为我是编程新手。谢谢
浏览 2提问于2017-04-22得票数 3
在将高斯曲线拟合为曲线时，我的高斯模型定义为： return height * scipy.stats.norm.pdf对于下面所示的示例，使用1.0的高度变量和0.1的宽度，高斯的峰值为4.0。gauss = model(position, width, height)show()
有没有办法从我的模型中的宽度和高度变量来确定<
浏览 0提问于2014-10-09得票数 2
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为此，一种方法是创建数据的直方图，然后将曲线拟合到该直方图。在统计术语中，这种最小二乘通过从以拟合函数为中心的高斯采样每个柱状图计数来最大化获得该柱状图的可能性。您可以很容易地看到这一点:每一项(y-f(x))**2都是-log(gauss(y|mean=f(x)))，并且和是所有bin的高斯似然乘以的对数。然而，这并不总是准确的:对于我正在查看的统计数据类型，每个bin计数都是泊松过程的结果，所以我想最小化(所有bin (x，y)上乘积的对数) poisson(y|mean=f(x))。对于较大的f(x)值，泊松分布非常
浏览 2提问于2014-08-06得票数 1
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现在我想把高斯曲线拟合成这个曲线。我不知道-1和-5在上面的代码中代表什么，但是我确信我需要调整它们或者其他什么东西来得到高斯曲线。我一直在玩弄可能的价值观，但没有结果。
有什么想法吗？
浏览 7提问于2014-01-14得票数 0
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R使用平均值、标准差和N拟合曲线
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通常我使用单独的数据进行曲线拟合。
X <- c( 0, 0, 0, 2.4, 2.4, 2.4, 5.8, 5.8, 5.8, ...)
浏览 1提问于2015-07-22得票数 0
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因此，我试图创建一个神经网络，它可以有效地分离出2条高斯曲线，它们的均值和标准差都有所不同。我的基本目标是，对于某些给定的输入向量，神经网络将从2条高斯曲线(基于输入向量的选择)中选择2点，并对它们进行比较，并根据给定的高斯曲线输出一个值，从而得到一个更大的值。对于N(0,1)和N(0，2 0 0 0)的2条高斯曲线，我的神经网络的预测精度分别为6 8.75%和10 0%，对N(0,1)和N(5 0，1)的预测精度为10 0%(我的神经网络输出0, 1，从而可以方便地用澄清1:我自己生成的数据是为了测试目的，在实际情况下，
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
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计算列表上的高斯曲线拟合
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我想对列表中的每个元素进行、mids、和计数之间的非线性回归高斯曲线拟合，并报告均值和标准差。density", "mids", "xname", "equidist"), class = "histogram")), .Names = c("A", 我读过这个，但这是如何将曲线拟合成直方图的方法我想要的是最好的价值观“如果我使用PR
浏览 3提问于2016-06-28得票数 0
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