如何改进matplotlib中的曲线拟合？
要改进matplotlib中的曲线拟合，可以考虑以下几个方面：
- 数据预处理：在进行曲线拟合之前，首先需要对数据进行预处理。这包括去除异常值、处理缺失值、进行数据平滑等操作，以确保数据的质量和准确性。
- 选择合适的拟合函数：根据数据的特点和需求，选择合适的拟合函数。matplotlib中提供了多种拟合函数的选项，如线性拟合、多项式拟合、指数拟合、对数拟合等。根据数据的分布和趋势，选择最适合的拟合函数。
- 调整拟合参数：对于选定的拟合函数，可以调整其参数以获得更好的拟合效果。通过试验不同的参数值，观察拟合曲线与原始数据的拟合程度，逐步优化参数值。
- 使用非线性拟合方法：如果数据呈现非线性关系，可以尝试使用非线性拟合方法。matplotlib中提供了curve_fit函数，可以使用最小二乘法进行非线性拟合。通过定义自定义的拟合函数，并使用curve_fit函数进行拟合，可以更好地拟合非线性数据。
- 可视化拟合结果：在进行曲线拟合后，使用matplotlib绘制原始数据和拟合曲线，以便直观地观察拟合效果。可以添加图例、坐标轴标签等，使图形更加清晰易懂。
- 使用其他库进行拟合：除了matplotlib，还可以考虑使用其他专门用于曲线拟合的库，如scipy、numpy等。这些库提供了更多的拟合方法和功能，可以进一步改进拟合效果。
总结起来，改进matplotlib中的曲线拟合可以从数据预处理、选择合适的拟合函数、调整拟合参数、使用非线性拟合方法、可视化拟合结果以及尝试其他库等方面入手。通过不断尝试和优化，可以得到更准确、更符合实际情况的拟合结果。
（注意：由于要求不能提及具体的云计算品牌商，因此无法给出与腾讯云相关的产品和链接地址。）
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我正在尝试将曲线拟合到matplotlib生成的直方图中的值： n, bins, patches = plt.hist(myData) 其中"plt“代表matplotlib.pyplot，myData是一个数组，每个索引的出现次数如下 9,3,3，... 我想让bin作为我的x-data，n作为我的y-data。也就是说，我想要提取关于number x occors与number x的频率信息。但是，我不能让bin和n具有相同的大小。 所以基本上，我希望能够将一条曲线拟合到n(bins，params)。 如何做到这一点呢？
浏览 72提问于2016-02-22得票数 9
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如何计算非线性曲线拟合的判定系数(R2)和均方误差(RMSE)。下面的代码直到曲线拟合为止。那么如何计算R2和RMSE呢？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
x = np.linspace(0,4,50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
yn = y + 0.2*np.random.normal(size=len(x)
浏览 3提问于2013-11-21得票数 3
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我试图在y轴上的半圆图上拟合一些数据。我的Python代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimize import curve_fit
x1 = [1,2,3,4,5,6,8,9,11,13,14,15,16]
y1 = [18,12,9,7,1,6,1,2,1,1,1,1,1]
y = y1
x = x1
def s_plot(x,m,c):
return np.power(10,(x*m+c))
pars, cov = curve_fi
浏览 7提问于2021-07-23得票数 1
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
a = np.ndarray((2,8))
a[0] = [0,10,21.5,25.2,70,89,112,150] # row for all X values
a[1] = [0,5,10,15,20,25,30,35] # row for all Y values
#Value by curve fitting - 7th order polynomial
trend = np.polyfit(a[0], a[1], 7)
trendpoly
浏览 35提问于2020-03-30得票数 0
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有没有办法在绘图中显示一个变量(具体地说，一个线性拟合参数)？
另外，有没有办法控制显示的图形数量？
我使用matplotlib生成图形，使用optimize.curve_fit进行曲线拟合。
浏览 1提问于2011-11-27得票数 1
1回答
我有一个关于Python曲线拟合的问题，我知道在numpy中有多个函数，但是如果我将多项式赋值为A_X^4 + B_X^2，如何找到这个A和B?？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
points = np.array([(1, 1), (2, 4), (3, 1), (9, 3)])
# get x and y vectors
x = points[:,0]
y = points[:,1]
# calculate polynomial
z = np.polyfit(x, y, 4) <---?
f = np.pol
浏览 0提问于2018-09-26得票数 1
我只是想知道它是否与Python中的Matlab图形窗口相当，在那里我们可以直接从图形窗口修改图形，或者添加一些特性(文本、框、箭头等)，或者进行曲线拟合等等。
Matplotlib是好的，但它没有Matlab图形那么高。我们需要对所有内容进行编码，如果我们想修改绘图，我们需要直接修改代码(除了一些基本的东西，比如修改行颜色)。
浏览 0提问于2017-05-03得票数 1
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曲线拟合大型数据集
、、、
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
浏览 3提问于2011-07-28得票数 2
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python相对较新，主要用于绘图。我目前正试图确定一条最佳拟合线使用4参数logistic (4PL)方程和曲线拟合从枕木。有一两个站点显示了4PL是如何工作的，但无法让它们为我的数据工作。示例，但类似的4PL数据如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import scipy.optimize as optimization
xdata = [2.3, 2.3, 2, 2, 1.7, 1.7, 1, 1, 0.000001, 0.000001, -1, -1]
ydata
浏览 8提问于2017-10-10得票数 0
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拟合高斯函数
、、、、
我有一个直方图(见下文)，我正在尝试找出均值和标准差以及将曲线拟合到直方图的代码。我认为在SciPy或matplotlib中有一些东西可以提供帮助，但我尝试过的每个示例都不起作用。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
with open('gau_b_g_s.csv') as f:
v = np.loadtxt(f, delimiter= ',', dtype="float", skiprows=1, usecols=None)
fig, ax = plt.subplo
浏览 58提问于2012-07-16得票数 27
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首先，这是我设置的一个赋值，所以我只关注指针，并且我被限制使用以下库: NumPy、SciPy和MatPlotLib。
我们得到了一个txt文件，其中包括共振实验的x和y数据，并且必须同时拟合高斯和洛伦兹拟合。我目前正在研究高斯拟合，并尝试遵循上一个问题中列出的代码作为我自己的代码的基础。()
from numpy import *
from matplotlib import *
import matplotlib.pyplot as plt ##Import Libraries
import pylab
from scipy.optimize import curve_fit
####
浏览 1提问于2014-04-07得票数 1
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最近，我开始将流行病建模作为个人项目工作的一部分。我正在尝试用Python来完成这项工作
我遇到的一个需求是如何在Python中执行曲线拟合。我读过一些文章，解释了如何使用scipy库对指数函数或线性函数进行曲线拟合。但在大流行期间，增长曲线可能是指数型的，也可能是线性的。
如何在Python中执行任意随机数据的曲线拟合，而不知道它是线性的还是指数的？
浏览 4提问于2020-05-25得票数 0
我需要帮助与曲线拟合一组给定的点。这些点形成一条抛物线，我应该找到结果的最高点。问题是，当我做曲线拟合时，它有时不会触及最大y坐标，即使实际的点是在输入数组中给定的。以下是代码片段。这里1.88是实际的峰值y坐标(13.05,1.88)。但是，由于曲线拟合，代码生成的图形不会触及该点。那么，有没有一种方法可以拟合曲线，确保它接触到输入数组中给定的最大点？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit, minimize_scalar
fig = plt.gcf()
浏览 16提问于2019-07-08得票数 1
我在Labview中使用曲线拟合。我用非线性曲线拟合。我的函数就像a*e(-b*x)+c。
如何从这个曲线拟合中提取a、b和c。我想在前面板上使用这些系数，但我不能。
浏览 4提问于2017-10-06得票数 1
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有一个关于指数曲线拟合的问题，但我没有找到任何关于如何创建幂曲线拟合的材料，比如：
y = a*x^b
在Excel中有一种方法可以做到这一点，但是在Python中可以吗？
浏览 28提问于2016-09-22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？
我代码的相关部分：
counts, bin_edges = np.histogram(some_array, bins=1000)
bin_widths = np.diff(bin_edges)
x = bin_edges[:-1] + (bin_widths / 2)
y = co
浏览 15提问于2019-07-21得票数 0
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我有一个函数，我想要绘制，但它有多个曲线，所以我不能使用曲线拟合，我不知道如何平滑它？任何帮助
这是我的密码
import math
import matplotlib.pyplot as plt
Int = [0,0,0,0,0,0,0.02,0.04,0.06,0,0,0.02,0.32,0.04,0,0,0.18,0.78,
0.76,0.2,0,0,0.3,0.3,0.1,0,0,0.04,0,0.06,0.0,0,0,0,0]
Angle = [i for i in range(-85,90,5)]
x = Angle
y = Int
plt.plot(x,y,"r
浏览 0提问于2018-12-06得票数 0
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我需要将曲线拟合到我的直方图中。它只显示直方图，而不是拟合的曲线。这是我的代码：
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.mlab as mlab
f= np.loadtxt('data Ties', unpack='False')
bins = [0,1000,10000,20000,30000,40000,50000,60000,70000,80000,900
浏览 0提问于2016-06-02得票数 0
İ有3个y轴值的数据集，如下所示。
<code>A0</code>
和一个用于x值的数据集
<code>A1</code>
ı我正在使用以下命令进行曲线拟合
<code>A2</code>
这适用于y和x的一个数据集。如果ı想要为同一x集的不同y数据集使用3个不同的曲线拟合方程，ı应该使用哪种循环?ı是python的新手，这就是为什么ı在这样一个基本循环中表现出色的原因。
我的预期输出是一个方程式，它表示给定数据集(x和)的曲线。我设法一个接一个地得到了一个方程式。但。我有大量不同的y和ı数据集，我不想一个接一个地找到等价
浏览 15提问于2020-11-14得票数 1
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我正在尝试将指数曲线拟合到由pandas数据帧表示的一些数据。数据如下所示： ? 我用来进行曲线拟合的代码： import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
t = df['time'].values
ym = df['value'].values
def func(t, c0, c1, c2, c3):
return c0 + c1*t - c2*np.exp(-
浏览 59提问于2020-10-16得票数 1
我有一个实验数据，我正在尝试使用scipy中的UnivariateSpline函数来拟合曲线。数据如下所示：
x y
13 2.404070
12 1.588134
11 1.760112
10 1.771360
09 1.860087
08 1.955789
07 1.910408
06 1.655911
05 1.778952
04 2.624719
03 1.698099
02 3.022607
01 3.303135
下面是我正在做的事情：
import matplotlib.pyp
浏览 0提问于2013-07-29得票数 16
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我有一段代码：
from __future__ import division
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import numpy as np
import copy
import random
import math
A_bb=9.2572264*10**(-45)
E_bb=4.8043478/10**11
x=np.arange(0,20,0.01)
def func(x,T):
x=np.array(x)
return A_bb*(10**x)**3/(np.exp(10**x*E_bb/T)-1)
pop
浏览 3提问于2016-04-07得票数 0
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更精确的曲线拟合
、、
利用scipy中的curve_fit函数进行了曲线拟合。但是，曲线拟合对我来说并不好。有什么方法可以改进曲线拟合吗？下面的python代码是我写的。 import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
minus_eta_total =[-0.004, -0.0116, -0.02604, -0.04, -0.08, -0.12, -0.16, -0.2, -0.24, -0.288, -0.3456, -0.4]
I_d_infil_0_sub_1 = [0.00
浏览 10提问于2019-09-27得票数 1
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我正在用scipy曲线拟合做一些曲线拟合。绘制数据并添加图例标签以显示计算出的参数时，使用$^{}$使between位上标仅在写入字符串时有效，而不是在从字符串格式调用时有效。也就是说，$x^{}$.format(3)格式不正确，但$x^3$格式正确。
这应该起作用吗？如果要为图例标签提供输入，是否需要执行其他操作？
下面是示例代码和绘图。谢谢。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x_data = np.linspace(0.05,1,101)
y_d
浏览 16提问于2018-12-14得票数 1
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我有两个带有一些数据的数组。特别是，y数组包含不能超过y= 100值的百分比。Y值满足条件y < 100，但如果进行拟合，则曲线超过y=100，如下图所示。
有没有办法使曲线拟合不超过y= 100？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy.polynomial.polynomial as poly
x = [0.25,0.75,1.25,1.75,2.15,2.75,3.15,3.75,4.15,4.75,5.15,5.75]
y = [ 100.,100.,90.,69.23076923,47.3
浏览 3提问于2018-02-09得票数 0
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在下面这个例子中，我试图用sigmoid函数对数据进行曲线拟合，我不明白第11行*ppot中的*是什么意思 from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(x, Beta_1, Beta_2):
y = 1 / (1 + np.exp(-Beta_1*(x-Beta_2)))
return y
popt, pcov = curve_fit(sigmoid, xdata, ydata)
x = np.linspace(196
浏览 20提问于2020-03-28得票数 0
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我试图将曲线拟合到我已有的一些数据，但由于某种原因，我只是得到错误"'numpy.float64‘对象不能被解释为一个整数“，我不知道为什么或如何修复它。感谢您的帮助，代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
mud=[0.0014700734999999996,
0.0011840320799999997,
0.0014232304799999995,
0.0008501509799999997,
0.0007235751599999999
浏览 0提问于2019-02-14得票数 1
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我正在研究一个扩展的SIR模型，用于covid预测。现在，我正在尝试通过lmfit进行曲线拟合。 代码如下： mod = lmfit.Model(fitter)
for kwarg, (init, mini, maxi) in params_init_min_max.items():
mod.set_param_hint(str(kwarg), value=init, min=mini, max=maxi, vary=True)
params = mod.make_params()
fit_method = "leastsq" 我已经扩展了我的先生，增加了
浏览 48提问于2020-08-12得票数 1
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我试图在Excel中复制同样的曲线拟合(称为“趋势”)，但在C#中:指数、线性、对数、多项式和幂。
我发现线性和多项式如下：
Tuple<double, double> line = Fit.Line(xdata, ydata);
double[] poly2 = Fit.Polynomial(xdata, ydata, 2);
我还找到了。
但我想知道如何做曲线拟合的权力。有人有主意吗？
我应该能够获得两个常量，如Excel屏幕截图公式中所示：
电源
乘数(x之前)
浏览 0提问于2018-02-14得票数 1
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有许多曲线拟合和插值工具，比如polyfit (甚至是我找到的这个漂亮的logfit工具箱)，但我似乎找不到任何适合我的x-y数据的sigmoid函数。
这样的工具是否存在，或者我是否需要自己制作？
浏览 0提问于2013-05-13得票数 10
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4d曲线拟合
、、
利用Matlab r2010b中的曲面拟合工具箱对三维数据进行曲线拟合。该工具对于通过GUI进行三维曲线拟合是非常有用和简单的工具。到目前为止，我处理的三维数据有：(X输入:x(nx1向量)，Y输入:y(nx1向量)，Z输出:Z (n矩阵))。
但现在，我试图处理四维数据，如：(X输入:X(nx1向量)，Y输入:y(nx1向量)，Z输入:Z(nx1向量)和T输出:t( now矩阵))。
我不能通过曲面拟合工具箱实现这一点。如何用四维数据进行曲线拟合？
会感谢你在这方面的帮助。
浏览 0提问于2011-05-05得票数 1
首先，我要说我对python中的曲线拟合完全陌生，所以我可能做了一些完全错误的事情。
我有一个实验的‘原始’数据集，包括温度(x)和信号(y)。
我试图用scipy.curve_fit.来拟合这个数据的Boltzmann方程。我的脚本没有抛出任何错误，但是当我用matplotlib绘制它时，它使用x值介于0到600之间，而我的实验数据域只包含308-> 400之间的值。不仅如此，它与数据>appears<完全吻合的曲线(移位和倾斜)，而且它的导数看起来与原始数据相同.让我觉得有些转化被应用在某个地方。
#Get the data
file = 'Data/my_exc
浏览 0提问于2019-01-29得票数 1
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我对R完全陌生，所以很抱歉我问了一些我确信是最基本的问题。我只是想知道是否可以在R中使用nls()命令将非线性曲线拟合到一个数据结构中，在这种数据结构中，我有均值和sd，但没有实际的复制。我知道如何将曲线拟合到单个数据点或复制，但当我为每个数据点都有一个mean+sd，并且我希望R在拟合时考虑数据中的变化时，我不知道如何继续。
浏览 3提问于2017-03-02得票数 1
3回答
我做了一个曲线拟合的应用，但曲线不符合真正的。我解决不了那个问题。
这是我的代码。
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from matplotlib import pyplot as plt
c = [0.3, 0.5, 1, 1.2, 2.1, 2.5 ,2.88 ]
d = [20.93, 25.03, 35.75, 40.37, 66.32, 81.41, 104.52 ]
x = np.array(c)
y = np.array(d)
def test(x, a, b):
浏览 9提问于2022-06-08得票数 1
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我是蟒蛇的初学者。我有一个excel文件。它有4列。第一柱为日期，其它柱分别为速度(v)、温度(t)和压力(p)。此excel文件包含一年的数据。这是我的excel文件的一个示例。
Date V t p
2016-01-01 0.01 2 7
2016-01-02 0.04 2.1 6.6
.
.
.
2016-12-30 0.07 4 5
我想用线性方程拟合温度和压力与速度的关系。
V = a*t+b*p+c
我想用曲线拟合的方法找出a，b，c。我想我应该用一个循环！这是我的密码。
import pandas as pd
浏览 1提问于2021-02-01得票数 1
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如何在jupyter notebook中更改的figsize？
例如，此代码更改图形大小
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'one' : [1, 2, 3, 4, 5],
'two' : [4, 3, 2, 1, 5]})
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(d.one, d.two)
但是下面的代码不起作用
%matplotlib inline
浏览 0提问于2017-03-26得票数 23
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绘制每个x值的平均值。
、、、
我绘制了一个函数，它基于我在查询中所做的曲线拟合的结果。现在我想看看曲线是如何拟合每个x值的平均值的。我用一个for循环和一个groupby来遍历它。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
plt.style.use('seaborn-colorblind')
x = dataset['mrwSmpVWi']
c = dataset['c']
a = dataset['a']
b = dataset['b'
浏览 2提问于2020-10-01得票数 0
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我正在尝试使用polyfit函数进行曲线拟合。噪声数据是使用三次多项式产生的，并且在调用polyfit函数时使用三次。但是结果图中没有任何曲线元素： import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
noise_scale = 100
number_of_samples = 100
x = 25*(np.random.rand(number_of_samples,1)-0.8)
y = 5*x+20*x**2+1*x**3 + noise_scale*np.random.randn(number_of_samples,1)
xs = x.
浏览 54提问于2021-02-28得票数 1
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我必须在一幅图上画出多条线和它们的曲线拟合线。所有这些行都是使用for循环绘制的。由于它是用循环绘制的，接下来的步骤的曲线拟合线被绘制在它的前一步上，如图所示。
可复制代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]])
y = np.array([[4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24],
浏览 9提问于2015-05-06得票数 1
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我目前正在尝试将一些实验数据曲线拟合到一个简单的幂律方程中。
Nu = C*Re**m*Pr**(1/3)
我尝试使用scipy.optimize.curve_fit函数来做这件事，但是得到了错误代码："Result from function call is not a proper array of floats."我不知道为什么会得到这个错误代码，但是我想知道是不是因为我有太多的数组需要用于我的等式。
我的代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize as so
def function(C, m)
浏览 0提问于2018-12-08得票数 1
1回答
我正在尝试使用scipy optimise的curve_fit将余弦平方曲线拟合到我拥有的数据中。不幸的是，我得到的是一条直线。，BUt。希望有人能帮助我。
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import numpy as np
x = ar(range(10))
y = ar([0,1,2,3,4,5,4,3,2,1])
def cosq(x,a,x0):
retu
浏览 21提问于2019-08-12得票数 0
3回答
我有以下数据点，我想要曲线拟合：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
t = np.array([15474.6, 15475.6, 15476.6, 15477.6, 15478.6, 15479.6, 15480.6,
15481.6, 15482.6, 15483.6, 15484.6, 15485.6, 15486.6, 15487.6,
15488.6, 15489.6, 15490.6,
浏览 2提问于2018-04-26得票数 3
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多项式拟合需要打印曲线拟合公式
、、、、
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
points = np.array([(333, 195.3267), (500, 223.0235), (1000, 264.5914), (2000, 294.8728
), (5000, 328.3523), (10000, 345.4688)])
# get x and y vectors
x = points[:,0]
y = points[:,1]
# calculate polynomial
z = np.polyfit(x, y, 3)
f = np.poly1d(z)
浏览 0提问于2018-07-10得票数 0
我在scipy库中搜索贝叶斯曲线拟合的内置模块，但我找不到一个。我找到的只有：
但是这个链接的描述说这是非线性最小二乘拟合。我的问题是，我们是否必须实现自己的贝叶斯曲线拟合模块，或者是否有我可能遗漏的这样的模块？
浏览 1提问于2016-10-22得票数 0
3回答
我正在做一个项目，在这个项目中，我试图对中对象的运动进行建模。为了做到这一点，我将一条曲线拟合到图像中的每一行像素，并附加顶点的位置来近似模拟图像中对象的位置。下面是一个示例图像。
正如您所看到的，在时间序列的早期(在图像的顶部)，对象的位置被很好地聚焦，并且很容易用高斯曲线建模。然而，更接近时间序列的结尾(在图像的底部)，峰值更具漫射性。我怀疑图像底部的数据将由泊松分布(下图，右图)曲线拟合得更接近，而图像顶部/中间的数据将由高斯或多项式曲线(下图，左图)拟合得更紧密。
有没有办法，对于每一行像素，将多条曲线拟合到相同的数据，然后对每条曲线进行最小二乘拟合？这样，我可以(
浏览 0提问于2015-06-02得票数 2
情况：
我有一个程序，生成600个随机数每一步。
这600个数字被输入到一个复杂的算法中，然后该算法为该“步骤”输出一个值(可以是正的，也可以是负的)；让我们将这个值-X作为该步骤的值。
然后将这个值-X添加到Global Y中，使后者成为本系列中每一步的运行和。
实际上，我已经运行了这个模拟100万次，记录了那些模拟的每一步的全局值-Y的值。
我从那些100万次模拟中“计算出置信区间”，通过在每一列中按它们的全局值Y的绝对值对模拟进行排序，并找到第90百分位数、第99百分位数等等。
我想做的是：
利用大量的仿真结果，“外推”，找出一些方程来估计所用算法的结果的
浏览 5提问于2022-09-29得票数 0
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作为一个小项目，我已经做了一个程序，掷骰子和新台币次数。在每次掷出时，它将骰子的结果相加，并将其添加到列表中。最后，使用matplot快速呈现数据。 import random
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
nd = int(input("Insert number of dice: "))
nt = int(input("Insert number of throws: "))
print(nd, " dice thrown ", nt, &
浏览 23提问于2021-01-05得票数 1
2回答
我必须从一个文本文件中写入的列表值(两列)构建一个函数。作出这一决定的过程如下：
使用命令导入数据读取数据文件
Xp = importdata('Xp.dat'，'\t',1)；
将每一列存储在变量中
X= Xp(1:18304,1)；y= Xp(1:18304,2)；
用两个变量进行曲线拟合
ft =fit型(‘线性fittype’)；datos.f_Xp = fit(x，y，ft)；
但是，当我分析代码时，我发现瓶颈是与曲线拟合相关的内置函数fittype.fittype、fittype.evaluate、cfit.feval、ppval
浏览 1提问于2011-08-01得票数 1
1回答
我几乎没有任何关于矮小曲线拟合的经验。我可以用np.polyfit()得到0及以上多项式的曲线拟合和公式，但对于这个数据集，我似乎需要1/x形式的倒数拟合，我不知道如何得到它。它涉及到这个小数据集：
M = np.array([int(x) for x in range(0,11)])
R = np.array([28*24,9*24+8,5*24+14,96,3*24+2,2*24+13,51,44,39,35,32])
浏览 0提问于2019-01-18得票数 2
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Levenberg-Marquardt是一种反向传播算法还是一种不同类别的算法？
维基百科说这是一种曲线拟合算法。曲线拟合算法与神经网络有什么关系？
浏览 18提问于2016-12-21得票数 3
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