有没有办法让scipy curve_fit具有确定性？
scipy的curve_fit函数是用于拟合曲线的工具，它使用非线性最小二乘法来拟合数据。然而，由于数据的噪声和其他因素的影响，curve_fit并不能保证结果的确定性。但是，我们可以采取一些方法来增加curve_fit的确定性。
- 数据预处理：在进行拟合之前，对数据进行预处理是很重要的。可以通过平滑、滤波、去除异常值等方式来减小数据的噪声和干扰，从而提高拟合的确定性。
- 初始参数估计：curve_fit函数需要提供初始参数的估计值。准确的初始参数估计可以帮助算法更快地收敛到最优解。可以通过先验知识、数据分析等方式来估计初始参数。
- 限制参数范围：对于某些参数，我们可能已经知道它们的取值范围。可以通过设置参数的边界条件来限制参数的搜索空间，从而提高拟合的确定性。
- 优化算法选择：scipy的curve_fit函数默认使用Levenberg-Marquardt算法进行优化。但是，对于某些特定的问题，其他优化算法可能更适合。可以尝试使用不同的优化算法，比较它们的效果，选择最适合的算法。
- 数据量增加：增加数据量可以提高拟合的确定性。更多的数据点可以提供更多的信息，减小拟合的误差。
需要注意的是，尽管采取了上述方法，也不能保证curve_fit的结果是完全确定的。拟合结果仍然受到数据质量、初始参数估计的准确性等因素的影响。因此，在使用curve_fit进行拟合时，需要综合考虑以上因素，并根据具体情况进行调整和优化。
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我使用Scipy.optimize.differential_evolution来估计我的模型的参数；但是，与Curve_fit不同，它不能退出协方差。如何计算参数的不确定性？
浏览 3提问于2021-11-25得票数 2
我有一个数据集(x，y，dy)，其中dy是y的测量误差(即y +/- dy)。我想通过使用dy作为权重来使用scipy curve_fit来拟合函数func。我需要使用curve_fit(func，x，y，sigma=dy)吗？我也使用sigma=1/dy**2找到了一些答案。那么，我应该使用哪一个呢？谢谢!
浏览 1提问于2019-01-18得票数 2
1回答
我有6个参数形式的数据: x，y，x+错误，x-错误，y+错误，y-错误.我想找到最适合这个数据集的。我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit，但它不允许我选择数据中的错误(我认为)。我试图找出一种方法，我发现在curve_fit中有一个名为sigma的函数，它执行类似的操作，但它只用于一个轴上的错误。有没有办法在考虑数据点的错误的同时，找到最适合这些数据的方法？
我想把这些红色散点点放进下面的图中：
以下是不带错误条的枕配合代码，以防有帮助：
#Import the Data
obs0x,xerr0_plus,xerr0_minus,obs0y,yerr_plus
浏览 1提问于2021-05-26得票数 1
我需要遍历numpy数组中的元素，以便可以单独处理任何零个元素。下面的代码适用于简单的计算，但在与scipy.optimize.curve_fit()一起使用时不起作用。有没有办法让这个和curve_fit fn一起工作呢？
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import *
from scipy.optimize import curve_fit
def my_fn(x_array, b, a):
y = []
for x in np.nditer(x_array): #This doesn't work with
浏览 2提问于2011-12-16得票数 2
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我试图对一些数据进行线性拟合，但我无法让curve_fit中的任何数据给我提供一个斜率和y-截距1。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b):
return a*x + b
# This is merely a sample of some of my actual data
x = [290., 300., 310.]
y = [1.87e+21, 2.07e+21, 2.29e+21]
popt, pcov
浏览 9提问于2017-04-17得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在使用Scipy CurveFit来拟合数据的高斯曲线，并且对分析拟合的质量感兴趣。我知道CurveFit返回一个有用的pcov矩阵，从中可以计算出参数popt的每个拟合参数的标准偏差为sqrt(pcov0,0)。
例如，以下代码片段：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def gaussian(self, x, *p):
A, sigma, mu, y_offset = p
return A*np.exp(-(x-mu)**2/(2.*sigma**2)) + y_offset
p0 = [1,2,3,4
浏览 1提问于2013-07-21得票数 10
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我正在尝试用python编写一个逆lognormal函数：
import numpy as np
import scipy.stats as sp
from scipy.optimize import curve_fit
def lognorm1(x,s,scale):
ANS = sp.lognorm(s,scale=scale).ppf(x)
return ANS
curve_fit(lognorm1,x,y)
我可以毫不费力地拟合曲线，但是比例参数是LOGNORM.INV函数在excel上的指数。我知道我可以在最后记录scale参数，但是有没有重写函数的方法，这样我就
浏览 2提问于2018-01-11得票数 0
我目前正在使用Python中的curve_fit包的scipy.optimize函数，并且知道如果从curve_fit获得的协方差矩阵的对角线条目的平方根，就会得到curve_fit计算的参数的标准差。我不确定的是，这个标准差到底是什么意思。据我所知，这是一个使用黑森矩阵的近似，但准确的计算是什么呢？高斯贝尔曲线的标准差告诉你在曲线的某一范围内面积的百分比，所以我假设对于curve_fit，它告诉你在某些参数值之间有多少个数据点，但显然这是不对的。
很抱歉，如果这应该是曲线拟合的基本知识，但是我真的不知道标准偏差是做什么的，它们表示参数上的误差，但是这些参数被计算为对函数的最佳拟合，它不像有一
浏览 6提问于2017-06-23得票数 5
回答已采纳
尝试使用curve_fit (scipy API，用于拟合sigmoid)和numpy的固定种子，但结果仍然略有不同。有没有办法让它完全是确定性的？ 按照评论中的要求，下面是一个最小的工作示例： from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def sigmoid(x, b, mu, max_kr):
if isinstance(x, list) or isinstance(x, np.ndarray):
return [sigmoid(xx, b, mu, max_kr) for xx in x]
浏览 15提问于2019-01-15得票数 4
我目前希望使用scipy.odr包来拟合x和y以及im中有错误的数据，以获得我的结果。我只是想知道错误sx和sy的正确用法。这里有一个例子。
假设im测量不同电流的电压V，所以我测量了1V，误差为+- 0.1V，以此类推。因此，如果我假设在电流测量中没有错误，我可以使用spipy.curve_fit，如下所示。Absolute_sigma设置为真，因为我的绝对误差为+- 0.1V。
所以我得到了：
from scipy.optimize import curve_fit
y=[1,2.5,3,4]
x=[1,2,3,4]
yerr=[0.1,0.1,0.1,0.1]
def func(x,
浏览 3提问于2020-06-19得票数 2
我比较了optimize.curve_fit和optimize.least_squares的拟合。使用curve_fit，我得到协方差矩阵pcov作为输出，我可以通过这样计算拟合变量的标准偏差误差：
perr = np.sqrt(np.diag(pcov))
如果用least_squares进行拟合，就无法得到任何协方差矩阵输出，也无法计算变量的标准差误差。
下面是我的例子：
#import modules
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize impor
浏览 2提问于2017-02-22得票数 6
3回答
如何打印高斯曲线拟合结果？
、、、、
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。 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def Gauss(x, a, x0, sigma, offset):
return a * np.exp(-(x - x0)**2 / (2 * sigma**2)) + offset
x, y = np.random.random(100), np.random.random(100)
popt, pcov = curve_fi
浏览 32提问于2020-08-26得票数 4
我和我的合著者正在尝试使用非线性最小二乘法来估计参数。令人惊讶的是，我们从相同的代码中得到了不同的结果。我们在scipy.optimize包中使用curve_fit。
我们正在使用不同的scipy版本。有没有可能是不同的版本导致了不同的结果？还是我漏掉了什么？
curve_fit可以使用不同的搜索方法吗？不同版本的curve_fit是否使用不同的默认参数？
使用的scipy版本分别为0.15.1和0.16.0。抱歉，我很难给出可重复的例子，因为在我的Macbook上，我只有scipy 0.16.0。或者有人能告诉我如何在一台计算机上使用不同版本的scipy？
浏览 1提问于2016-01-17得票数 0
3回答
Python中的指数回归
、、、、
我有一组x和y数据，我想使用指数回归来找到最适合这些点集的直线。即：
y = P1 + P2 exp(-P0 x)
我要计算P0、P1和P2的值。
我使用了一个软件"Igor Pro“来计算我的值，但是我想要一个Python实现。我使用了curve_fit函数，但得到的值与Igor软件计算的值相差甚远。以下是我拥有的一组数据：
Set1：
x = [ 1.06, 1.06, 1.06, 1.06, 1.06, 1.06, 0.91, 0.91, 0.91 ]
y = [ 476, 475, 476.5, 475.25, 480, 469.5, 549.25, 548.5, 553.5
浏览 27提问于2022-12-01得票数 0
5回答
指数曲线拟合的置信区间
、、、
我试图在指数拟合某些x,y数据(可用)的情况下获得一个置信区间。这里是我必须找到的数据的最佳指数拟合的MWE：
from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit
# Read data.
x, y = np.loadtxt('exponential_data.dat', unpack=True)
def func(x, a, b, c):
'''Exponential 3-param function.'''
return a * np.exp(b
浏览 12提问于2014-07-08得票数 15
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下面是Python (v2.7.14)代码，它使用来自curve_fit的SciPy (v1.0.1)来查找指数衰减函数的参数。大多数情况下，我会得到合理的结果。偶尔，我会得到一些结果，完全超出了我的预期范围，即使找到的参数将看起来很好时，绘制的原始图形。
首先，我对指数衰减公式的理解来自于，我将其翻译为：
y = a * numpy.exp(-b * x) + c
其中：
a是数据的初始值。
b是衰减率，它是信号从初始值到1/e时的倒数。
c是一个偏移量，因为我正在处理数据中从未达到零的非负值。
x是当前时间
该脚本考虑到非负数据正在被安装，并适当地抵消了最初的猜
浏览 2提问于2018-07-14得票数 1
1回答
我正在创建一个n大小的多项式，我想对我的数据进行拟合。因为有了装饰器，它应该在每次运行函数时打印"test“，但是，由于装饰器，curve_fit不再知道它应该提供多少参数(我得到了错误：ValueError: Unable to determine number of fit parameters.)。有没有办法让curve_fit“知道”它应该提供多少参数？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
def print_dec(func_):
浏览 34提问于2022-08-20得票数 0
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1回答
我刚开始使用来自scipy.optimize的函数scipy.optimize，但我无法让它开始工作。我有一个条形图，非常简单，我想要创建一个曲线，“适合”它。
我的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x = [i for i in range(15)]
y = [1,3,4,6,8,4,2,1,5,8,6,5,5,8,5]
plt.bar(x,y,color='yellow')
plt.show()
# that is wo
浏览 15提问于2022-03-03得票数 2
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我一直在尝试拟合一个具有多个朗道峰值的分布(所以我使用了scipy.stats moyal)。我尝试过使用scipy curve_fit，但一直收到错误。该函数将有多条曲线，由“nMIPs”表示。函数如下： x = np.linspace(0, len(ADC[0])-1, len(ADC[0]))
def multMoyal(x, nMIPs, *args):
moy = 0
for i in range(int(nMIPs)):
r = 3*i
moy = moy + args[r]*moyal.pdf(x, args[r+1], arg
浏览 12提问于2020-09-09得票数 0
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我正在尝试拟合一些数据，这些数据在time=0开始时是平坦的、陡峭的峰值，然后以两个负指数的形式衰减(首先是快指数，然后是较慢的指数)。我一直在尝试使用scipy.optimize的curve_fit，但fit似乎无法识别第一个快速衰减的指数。
我所要做的就是为不同的时间范围定义两个拟合函数。对于time<0，我有一个常量(我称它为line，因为一开始我使用的是line)。对于time>0，我定义了具有不同参数的两个指数之和。然后，我猜测这些参数，并将所有内容都提供给curve_fit。
我真的想知道有没有人有办法让它识别第一个峰值和快速衰减……
在我的谷歌搜索中，我只能找到拟合简
浏览 0提问于2013-06-05得票数 1
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在我目前(与天体物理学相关的)研究项目中，scipy.optimize.curve_fit()的使用是很重要的.现在我正在编写一份出版物，我想在我的论文中引用scipy.optimize.curve_fit()。我目前的论文草稿提到curve_fit()如下：
...are在SciPy的优化模块中使用curve_fit()函数进行拟合。
我想确保我对“函数”和“模块”的使用是正确的。我仍然在学习Python中的模块、方法和函数的结构，并希望确保正确地引用它们。
奖金: SciPy网站的状态：
对于任何特定的算法，也可以考虑引用原始作者的文章(这通常可以在docstring的“Refe
浏览 0提问于2015-06-19得票数 0
1回答
我的问题涉及统计学和python，我在这两个方面都是初学者。我正在运行一个模拟，对于自变量(X)的每个值，我为因变量(Y)生成1000个值。我所做的是计算X的每个值的Y的平均值，并使用scipy.optimize.curve_fit拟合这些平均值。曲线拟合得很好，但我也想画出置信区间。我不确定我正在做的事情是否正确，或者我想做的事情是否可以完成，但我的问题是如何从curve_fit生成的协方差矩阵中获得置信区间。代码首先从文件中读取平均值，然后简单地使用curve_fit。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scip
浏览 2提问于2016-09-11得票数 13
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2回答
我试图将一些数据拟合成一个具有两个自变量的非线性模型，但是两个自变量的向量长度都是，即xdat小于ydat。
这与这个问题密切相关：，但是xdat和ydat大小不同的要求似乎破坏了一切。
让我们以xnx的示例解决方案为例，但是更改其中一个数组的长度：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(X, a, b, c):
x,y = X
return np.log(a) + b*np.log(x) + c*np.log(y)
# some artificially noisy data to
浏览 0提问于2018-01-23得票数 3
当我尝试使用curve_fit进行指数拟合时，scipy返回错误。我做错了什么吗？从np.exp(-b * t)中删除负号可以让curve_fit正常工作，但它返回的值却大相径庭。
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimi
浏览 4提问于2012-11-14得票数 3
回答已采纳
我试图根据我在这里读到的答案，使用两种不同的方法将直方图拟合为指数分布。我感兴趣的是获得分布的尺度参数的逆。 按照这里给出的答案(Histogram fitting with python)，我使用scipy.stats.expon发行版的fit方法。 import glob
import numpy as np
import scipy.stats as ss
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
fig, ax = plt.subplots(5, 1, sharex = True)
j = 0
for files
浏览 25提问于2020-04-28得票数 1
回答已采纳
我试图通过改变a和b来将微分方程ay‘+ by’=0拟合到一条曲线上，下面的代码不起作用。curve_fit的问题似乎是缺乏初始猜测导致拟合失败。我也尝试过至少。有没有人能建议我用其他方法来拟合这样的微分方程？如果我没有很好的猜测，curve_fit就失败了！
from scipy.integrate import odeint
from scipy.optimize import curve_fit
from numpy import linspace, random, array
time = linspace(0.0,10.0,100)
def deriv(time,a,b):
浏览 2提问于2012-02-07得票数 0
我有一个描述数学函数的类。这个类需要能够对传入的数据进行最小二乘拟合。也就是说，你可以像这样调用一个方法：
classinstance.Fit(x,y)
它调整它的内部变量以最好地拟合数据。为此，我尝试使用scipy.optimize.curve_fit，它需要我传入一个模型函数。问题是模型函数在类中，需要访问类的变量和成员来计算数据。但是，curve_fit不能调用第一个参数为self的函数。有没有办法让curve_fit使用类的方法作为它的模型函数？
以下是显示该问题的最小可执行代码片段：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 0提问于2015-05-08得票数 1
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
2回答
努巴jit伴枕
、、、、
所以我想在numba jit的帮助下加速我写的程序。然而，jit似乎不兼容许多枕函数，因为它们使用try . except .jit无法处理的结构(这一点我说得对吗？)
我想出的一个相对简单的解决方案是复制我需要的枕源代码并删除try except部件(我已经知道它不会遇到错误，所以try部件无论如何都会正常工作)。
然而，我不喜欢这个解决办法，我也不确定它是否会奏效。
我的代码结构如下
import scipy.integrate as integrate
from scipy optimize import curve_fit
from numba import jit
def fitf
浏览 1提问于2019-03-23得票数 11
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我正在尝试使用curve_fit用一个方程来拟合数据点，这个方程有两个变量参数和一个常量。因为我想测试常量的不同值，所以我想避免将其写入函数中。 使用Scipy中的示例，我尝试这样做： def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
a_test = 3
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, bounds=([a_test, 0, 0], [a_test, 1., 0.5])) 但是我得到了一个值错误，因为第一个参数的下限和上限是相等的。 有没有办法在不使用其他库(例如lmfi
浏览 19提问于2021-04-28得票数 0
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我在试着用高斯函数拟合数据。
原始数据本身显示了一个非常明显的峰值。当我尝试使用curve_fit进行拟合时，拟合可以识别峰值，但它没有弯曲的顶部。我现在也在试着用spinmob的fitter来拟合数据。然而，这种拟合只给出了一条直线。
我试着改变了fitter的几个参数，高斯函数定义，以及fit的初始参数，但似乎都不起作用。
代码如下：
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import spinmob as s
x = x30
y = ydata
def gaussian(x,
浏览 4提问于2018-12-01得票数 0
我正在尝试使用scipy的curve_fit来计算两个灰度图像之间在x和y上的偏移量，作为2-D数值射线。但是，这要求我提供给curve_fit的函数的参数需要整数实参。
所以我有一个函数，它有三个参数:一个扁平化的数组，以及沿两个轴的偏移量。它正确地完成了偏移量，并为所有整数偏移量返回一个重新展开的数组，但curve_fit始终返回p0。
有没有可能让curve_fit使用整型参数？
浏览 4提问于2013-10-05得票数 2
我有一个时变的数据轨迹，我想用它来拟合一个函数。函数的输入是列表，我希望curve_fit优化列表中的所有值以适应曲线。我已经走了这么远-
from scipy.optimize import curve_fit
from matplotlib.pylab import plt
from numpy import exp
def ffunc2(x, a, b):
counter = 0
return_value = 0
while counter < len(a):
return_value += a[counter] * exp(b[count
浏览 10提问于2020-02-21得票数 0
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我正在尝试用scipy.curve_fit拟合一些实验数据，但在对数-对数比例图中拟合效果不是很好。我认为问题出在算法，它对较小的值进行了/不正确的加权。有人能帮我这个忙吗？ 下面是我的代码： import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(Pe_a,a,b):
return (0.5 * (1 + special.erf(np.log(Pe_a/a)/(2**(0.5)*np.log(b)))))
Pe_a = np.array([1.372322,1.789089,2.315748,5.5880
浏览 27提问于2021-10-13得票数 0
我试图拟合一个幂律函数，并为了找到最佳的拟合参数。但是，我发现，如果参数的初始猜测不同，则“最佳匹配”输出是不同的。除非我找到正确的初始猜测，否则我可以得到最佳的优化，而不是局部优化。有没有办法找出合适的初步猜测？下面列出了我的代码。请随时输入。谢谢!
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# power law function
def func_powerlaw(x,a,b,
浏览 4提问于2018-09-16得票数 3
回答已采纳
1回答
如何使用SciPy的曲线拟合功能获得预测间隔/预测范围？ 更具体地说，如何获得下降曲线分析中通常使用的双曲线的这些预测范围？ 任何帮助都将不胜感激。 import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import timedelta
from scipy.optimize import curve_fit
def hyperbolic_equation(t, qi, b, di):
return qi/((1.0+b*di*t)**(1.0/b))
df1 = pd.DataFrame({ 'cumsum_days
浏览 21提问于2020-01-24得票数 1
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8回答
有没有人知道一个可以对数据进行指数衰减拟合的scipy/numpy模块？
谷歌搜索返回了一些博客文章，例如- ，但该解决方案需要预先指定y偏移量，这并不总是可行的
编辑：
curve_fit可以工作，但如果没有对参数的初始猜测，它可能会非常糟糕地失败，这有时是必要的。我正在使用的代码是
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import scipy as sp
import pylab as pl
from scipy.optimize.minpack import curve_fit
x = np.array([ 50., 110., 17
浏览 11提问于2010-10-15得票数 28
回答已采纳
有时scipy.curve_fit会引发RuntimeError异常。
示例代码(显式编写以引发异常)：
import numpy
from scipy.optimize import curve_fit
def model(x, A, B):
return A * x + B
data = numpy.array([[0, 1], [1, 2]])
par, cov = curve_fit(model, data[:, 0], data[:, 1], p0 = [0, 0], maxfev=1)
运行代码会引发异常。
RuntimeError: Optimal parameter
浏览 7提问于2022-01-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图将我的数据与下面写的函数相匹配，但当使用curve_fit时，结果与数据完全不匹配。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
nu=[0.00,0.03,0.01,-0.02,0.00,-0.06]
data=np.loadtxt('impedancia.txt')
use=np.transpose(data)
Z=use[0]
omega=use[1]
def func(x,a,b,c):
return a/(x**2)
浏览 0提问于2018-03-25得票数 0
我对蟒蛇是新手，所以我的知识不足。我有一个名为"tlove_cc_seq2_k2_NL3.dat“的数据文件。我想和数据拟合一条曲线。我使用的代码如下：
..。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import math
import pandas as pd
import lmfit
from lmfit import Model
import matplotlib.pyplot a
浏览 6提问于2019-11-11得票数 2
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我正在尝试使用SciPy curve_fit将我的数据与用户定义的函数相匹配，这是在使用固定功率(func1)的函数时工作的。但是，当函数包含作为适合(func2)的参数的幂时，则func2无法工作。
如果我提供参数的初始猜测(使用关键字Curve_fit )，那么p0仍然不能工作。我不能使用界关键字作为SciPy的版本，因为我没有它。
这个脚本说明了这一点：
import scipy
from scipy.optimize import curve_fit
import sys
print 'scipy version: ', scipy.__version__
print
浏览 3提问于2016-08-19得票数 1
1回答
我希望有可能使用C++中的python模块，如numpy、scipy等。下面的代码尝试调用scipy.optimize.curve_fit以适应抛物线函数。调用curve_fit时出现问题。在这里，抛出一个异常。
#include <iostream>
#include <pybind11/embed.h>
#include <pybind11/numpy.h>
#include <pybind11/stl.h> // mandatory for myPyObject.cast<std::vector<T>&
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
1回答
以下是我的导入内容：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from matplotlib.pyplot import *
import xlrd
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
import os
from clize import clize, run
通常，所有这些库都存在于Python2和Python3中。我想为我的团队制作一种易于使用的包，但我对Mac OS几乎一无所知。有没有办法做到这一点？我不需要它很干净，它只是一个内部程序。
谢谢。
浏览 0提问于2013-11-04得票数 0
1回答
在尝试用scipy.optimize curve_fit创建示例时，我发现scipy似乎与Python的math模块不兼容。虽然函数f1运行良好，但f2会抛出一条错误消息。
from scipy.optimize import curve_fit
from math import sin, pi, log, exp, floor, fabs, pow
x_axis = np.asarray([pi * i / 6 for i in range(-6, 7)])
y_axis = np.asarray([sin(i) for i in x_axis])
def f1(x, m, n):
浏览 6提问于2018-01-12得票数 4
回答已采纳
我正在试着用一个微分方程来拟合少量的测量值。我在solve_ivp中遇到了需要初始状态的问题，我不得不将其定义为静态值。这个问题可以在下面的图片中看到。每次拟合被强制通过第一个测量点时，一些调整将提供更好的拟合。
有没有办法让初始状态y0在curve_fit使用的fitfunc中变得灵活
我可以求解微分方程，只使用curve_fit，但我更喜欢将它保留在我的代码中。以防将来我有更复杂的微分方程，这些微分方程不能用一般的方法解决。
import scipy.optimize as scopt
import scipy.integrate as scint
def Tdot(t, T,
浏览 2提问于2020-09-10得票数 0
1回答
我一直试图使用多个变量来使用scipy.optimize curve_fit。我创建的测试代码运行良好，但当我试图在实际数据上实现此功能时，我仍然会得到以下错误
TypeError:只有数组长度-1可以转换为python标量。
在我的测试代码和实际代码中，数组的形状和它们的元素的数据类型是完全相同的，所以我对为什么会出现这个错误感到困惑。
测试代码：
import numpy as np
import scipy
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x,a,b,c):
re
浏览 0提问于2016-09-22得票数 1
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我需要使用scipy的curve_fit函数进行简单的曲线拟合。但是，我的数据是矩阵形式的。我可以很容易地在numpy中做到这一点，但我想看看适合scipy的好处。
问题：
AX =B -->给定A，找出X的最小平方误差。
from scipy.optimize import curve_fit
def getXval():
a = 4; b = 3, c = 1;
f0 = a*pow(b, 2)*c
f1 = a*b/c
return [f0, f1]
def fit(x, a0, a1):
res = a0*x[0] + a1*x[1]
浏览 0提问于2012-07-18得票数 4
作为Python的相对初学者，我正在努力理解(并因此使用) scipy.optimize中的"curve_fit“
我尝试了以下对前面问题的回答：和，但不幸的是没有运气让它工作。
这是一个工程问题(处理来自测试平台的测量数据)，因此我知道公式的格式是Y=(X/A)+(X/B)^(1/C)，其中A，B，C是需要找到的常量
当前代码
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
valY_list = [yyy1,yyy2,yyy3,yyy4]
valX_list = [xxx1,xxx2,xxx3,xxx4]
val_
浏览 1提问于2018-05-25得票数 2
我试图使用scipy.optimize.curve_fit来适应模型函数，但下面的代码给出了以下错误：
from scipy.optimize import curve_fit
from math import log10
def my_func(x, alpha):
return [10*log10(alpha*y*y) for y in x]
known_x = [1039.885254, 2256.833008, 6428.667969, 30602.62891] #known x-values
known_y = [31.87999916, 33.63000107, 35, 36.
浏览 0提问于2014-05-01得票数 3
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我不明白为什么我的curve_fit没有跟踪数据？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io as sio
import math
from scipy.stats import binom, poisson, norm
from scipy.optimize import curve_fit
AD1 = sio.loadmat('ATLAS_DATA1' ,squeeze_me=True,mat_dtype = True)
locals().update({k :AD1[k]for
浏览 0提问于2020-12-01得票数 0
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