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我有一个我的大学的小项目，我需要写一个方法，使一个数组适合一些函数，这是它的一部分： def Linear(self,x,a,b):
func= getattr(App, name)
self.fit_params, self.covariance_matrix = curve_fit(func, self.t, self.a, maxfev= 100000) 但是它<em
浏览 108提问于2020-12-11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
浏览 4提问于2013-10-05得票数 2
由此，我需要得到斜率和拟合的误差。我想我知道了如何使用下面的代码获得斜率，但我不知道如何提取fit的错误。我会尽力解释的！当您使用曲线拟合时，它返回一个一维数组、popt和一个2D数组pcov。popt包含了我提供的参数的优化，因此在本例中，popt[0]是斜率(绿色)，popt[1]是拦截(红色)。
接
浏览 11提问于2021-09-22得票数 0
我试图复制这篇论文的功能工程为用户活动。他们需要14天的累积用户活动，并保持参数(2个参数)符合乙状结肠。除了7天的活动外，我也想做同样的事情。k*(x-x0)))我使用curve_fit查找这些参数，如下所示
ppov, pcov = curve_fit(sigmoid, np.arange(len(ydata)), ydata我注意到，如果我添加方法'dogbox‘，我知道得到错误<
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
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我的目标函数是多项式函数： return a * x + b * x**2 + c
我使用curve_fit从scipy.optimize找到适合的曲线为数据curve_fit是否使用均方误差来求出曲线？我怎样才能控制这种差异？
浏览 16提问于2022-11-18得票数 0
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def model(A, x, mu, sigma):from scipy.optimize import curve_fitmu=np.mean(d_spacing_2)f=intensity_2popt, pcov = curve_fit(model, A, x, mu, sigma)
TypeError: model()缺少两个必需的位置参数：
浏览 0提问于2016-10-26得票数 0
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我使用scipy.optimize导入curve_fit中的python编写了代码。它无法优化我的方程，并且总是给出相同的参数答案。import curve_fit
yres = np.loadtxt("my-file.dat")[:,1] return -A*( (1-n
浏览 9提问于2019-04-21得票数 2
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data #packaging Mt and Xt into one object to abide by curve_fitinitial_dH])xdata = np.array(xdata)n = parameters[2]Ffit = binding_model(xdata, Vcell,
浏览 3提问于2014-05-30得票数 0
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我试图将一些实验数据拟合成一个非线性函数，其中包含一个弧余弦函数，因此它的定义范围限制在-1到1之间。我使用curve_fit来寻找函数的参数，但它返回以下错误：
RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function，我分别为x和y提供了一个numpy数组，其中包含度数(这就是为什么函数包含对弧度的转换)。param, param_cov = curve_fit(
浏览 0提问于2019-06-12得票数 1
我正在尝试让scipy的curves_fit函数来估计一个修正的负指数函数的参数。当我调用curve_fit时，我收到了错误，我不知道为什么。* (1 - np.exp(-speed * x[1]))用于估计参数的数据存储在数据帧中。下面是我用来调用curve_fit的代码
x = df[["Sales_2015&quo
浏览 2提问于2017-02-14得票数 0
我不明白curve_fit无法估计参数的协方差，从而提高了下面的OptimizeWarning。以下MCVE解释了我的问题：from scipy.optimize import curve_fitpopt, pcov为什么错误/方差0或者接近0的东西不是inf呢？下面是的引文
如果解处的雅可比矩阵没有满秩，则lm方法返回一个充满np.inf
浏览 0提问于2017-01-18得票数 23
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我想做一件可爱的衣服。但是我一直得到一个运行时错误：
import matplotlib as mplimport numpy as np
F1# curvefit return a+b*np.log(t)
t=np.linspace(0
浏览 14提问于2013-04-05得票数 44
我想使用python中的不确定性包来传播高斯拟合中的误差。import numpy as npfrom scipy.optimize import curve_fit
def curv
浏览 9提问于2022-06-17得票数 0
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Curve_Fit返回值解释
、、、、
下面是一个基于线性方程的使用Curve_Fit的例子。我对曲线拟合的一般理解是，它需要随机点的图，并创建一条曲线来表示一系列数据点的“最佳拟合”。我的问题是使用返回：
from scipy.optimiz
浏览 2提问于2013-10-24得票数 2
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我正在尝试拟合一个对数正态分布：import scipy.stats as sp
y_axis = [0,0.2,0.4,0.6,0.8]这将返回以下内容：
C:\Anaconda3
浏览 15提问于2017-12-29得票数 0
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。这是粒子碰撞数据；它本质上是带电粒子通过探测器中的瓦片，每条moyal曲线表示带电粒子的数量(通常在2-5之间，取决于实验参数和瓦片位置)。2)调用该函数时，它工作得很好： args = [1, 1, 0.5, 0.8, 2, 0.5]
y = multMoyal(x, nMIPs, *args
浏览 12提问于2020-09-09得票数 0
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因此，这里面临的问题是Monod方程与实验数据的曲线拟合。集成后的结果被存储到两个向量中，一个用于增长，另一个用于降级。下一步是将该模型与实验观察到的数据进行曲线拟合，并估计模型参数: u、K和Y。一旦运行代码，就会产生以下错误： File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py", line 392as np
import matplotlib.pyplot as p
浏览 75提问于2020-06-13得票数 1
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我尝试将此列表拟合为二项分布: 0，1，1，1，3，5，5，9，14，20，12，8，5，3，6，9，13，15，18，23，27，35，25，18，12，10，9，5，0但我得到以下错误：
4 5# fit with curve_fit ->6个参数，cov_matrix = curve_fit(fit_function，10，data)中
浏览 9提问于2020-09-03得票数 0
返回的函数不适用于optimize.curve_fit，因为使用星号符号curve_fit现在认为只有两个参数。我得到以下错误消息：
文件"C:\Users\Hans\source\repos\pyQTGraph\pyQTGraph\venv\lib\site-packages\sc
浏览 1提问于2019-08-29得票数 0
我试图用高斯加洛伦兹函数来拟合一条曲线，使用curve_fit函数。，可以得到一个合理的结果，很好地拟合了曲线。参数和边界参数，则curve_fit函数给出了初始猜测作为最终的拟合结果，这与数据有很大的偏差。, 0, 0, 0, 0], [0.001, 10, 100, 1e-15, 1e-15]))对于参数，我尝试了许多不同的边界组合，但是拟合结果总是返回最初的猜测值。如果有人能给我一些解决
浏览 4提问于2022-10-20得票数 0
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