Scipy优化曲线拟合与实际数据拟合不正确
Scipy优化曲线拟合是指使用Scipy库中的优化函数对给定的数据进行曲线拟合的过程。然而，有时候使用Scipy进行优化曲线拟合时，得到的拟合结果与实际数据并不完全一致，可能存在误差或不准确的情况。
造成优化曲线拟合与实际数据拟合不正确的原因有很多，以下是一些可能的原因：
- 数据质量问题：实际数据可能存在异常值、噪声或缺失值，这些问题可能导致拟合结果不准确。
- 模型选择不当：选择的曲线模型可能不适合描述给定的数据特征，因此无法得到准确的拟合结果。
- 初始参数选择不当：优化算法通常需要指定初始参数值，如果选择的初始参数不合适，可能会导致优化过程陷入局部最优解，从而得到不正确的拟合结果。
针对Scipy优化曲线拟合与实际数据拟合不正确的问题，可以采取以下方法进行改进：
- 数据预处理：对实际数据进行清洗、异常值处理和缺失值填充等预处理步骤，提高数据质量。
- 模型选择和调优：根据实际数据的特点选择合适的曲线模型，并对模型参数进行调优，可以尝试使用不同的模型进行比较，选择最合适的模型。
- 初始参数优化：尝试不同的初始参数组合，或者使用启发式算法进行参数搜索，以找到更好的拟合结果。
在腾讯云的云计算产品中，提供了一些与数据处理和曲线拟合相关的产品，可以辅助解决优化曲线拟合与实际数据拟合不正确的问题。以下是一些相关产品：
- 腾讯云数据计算服务（Link: https://cloud.tencent.com/product/dc） 该产品提供了丰富的数据处理和计算服务，包括数据清洗、数据转换、数据分析等功能，可以帮助提高数据质量和准确性。
- 腾讯云机器学习平台（Link: https://cloud.tencent.com/product/mlv2） 该平台提供了强大的机器学习算法和模型训练工具，可以用于选择合适的模型和调优参数，从而改善曲线拟合结果的准确性。
请注意，以上产品仅作为示例，实际选择使用的产品应根据具体需求和场景进行评估和决策。另外，提供的链接地址可能会根据腾讯云的更新而发生变化，请以腾讯云官方网站为准。
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1回答
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
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
2回答
我有一个理论上用二次多项式描述的数据集。我想要拟合这个数据，我已经使用了numpy.polyfit来做这件事。然而，缺点是返回的系数上的误差不可用。因此，我决定也使用scipy.odr来拟合数据。奇怪的是，多项式的系数彼此偏离。
我不理解这一点，因此决定在我自己产生的一组数据上测试这两个拟合例程：
import numpy
import scipy.odr
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.arange(-20, 20, 0.1)
y = 1.8 * x**2 -2.1 * x + 0.6 + numpy.random.normal(scal
浏览 1提问于2014-07-17得票数 4
1回答
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
我有一个数据，我试图拟合一个指数，这个数据并不理想，但是当使用JMP内置曲线拟合函数时，它按预期工作，并且我得到了数据的一个很好的近似值(请参见下图，JMP拟合曲线指数3P)。
我知道我正在尝试使用python库scipy.optimize和中描述的curve_fit函数来复制它。然而，这产生了非常不同的曲线，请参见下图。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
df = pd.read_csv('test.
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
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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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我正在尝试用曲线拟合Waldram图，这样我就可以画出我自己的。我使用了一个程序，从图表中获得了一条曲线作为点数据，并想要计算出公式。
我对SciPy有一定的了解，在我看来，你需要知道曲线的公式应该是什么，而我不知道。有没有一种方法可以在不知道一般公式的情况下求解最佳拟合曲线？
浏览 0提问于2017-03-01得票数 2
1回答
用指数函数拟合时间序列数据
、、、、
我必须将以下指数函数拟合到时间序列数据()中。
$C(t)$ = $C_{\infty} (1-\exp(-\frac{t}{\tau}))$
我想要计算C(t)达到$C_{\infty}$的时间尺度$\tau$。我想请教一下如何计算$\tau$。我找到了一个使用曲线拟合的示例。但是我不确定如何在scipy中使用curve_fit库来设置上述问题。
浏览 20提问于2021-04-13得票数 0
3回答
SciPy全局最小曲线拟合
、、、、
我使用的是scipy.optimize.curve_fit，但我怀疑它正在收敛到局部最小值，而不是全局最小值。
我尝试通过以下方式使用模拟退火：
def fit(params):
return np.sum((ydata - specf(xdata,*params))**2)
p = scipy.optimize.anneal(fit,[1000,1E-10])
其中specf是我试图拟合的曲线。但是，即使返回值表明达到了全局最小值()，p中的结果也明显比curve_fit返回的最小值差。
我怎样才能提高结果？在SciPy中有没有全局曲线拟合？
浏览 1提问于2011-03-22得票数 7
1回答
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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双参数方程的曲线拟合
、、、
我有两个数组：
E= [6656400;
13322500;
19980900;
26625600;
33292900;
39942400;
46648900;
53290000]
和
J=[0.0000000021;
0.0000000047;
0.0000000128;
0.0000000201;
0.0000000659;
0.0000000748;
0.0000001143;
0.0000001397]
我想通过应用这个方程，为上述数据找到合适的曲线拟合：
J=A0.*(29
浏览 4提问于2015-01-29得票数 0
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我有一组数据点，如图所示。
我需要对这些点拟合一条曲线，这样曲线就会单调地递减。曲线没有指定的函数形式。我第一次尝试曲线拟合，总的来说，我想知道如何才能选择某些功能，对它们进行拟合，并比较它们是否适合选择最好的功能。
我相信，对于单调递减曲线，一个约束是一阶导数是负的。我在看scipy.curve_fit和scipy.interpolate.UnivariateSpline函数，但它们似乎没有限制的选项。在这种情况下，最好的功能是什么？谢谢。
浏览 2提问于2014-02-10得票数 7
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我不明白这个数据拟合有什么问题：
from scipy.optimize import curve_fit
def sin_fit(x, *p):
a,b,c,d= p
return a + b*np.sin(c*x+ d)
# p0 is the initial guess for the fitting coefficients
p0 = [0.1, 1., 1., 0.1]
coeff, var_matrix = curve_fit(sin_fit, t, data, p0=p0)
我猜要么是有什么明显的错误，我现在遗漏了什么，要么我不能使用scipy中的曲线拟合来解
浏览 1提问于2014-10-14得票数 2
1回答
我有冷却曲线的多个测量值。问题是每条曲线的起始温度都是不同的。如何将python中的曲线拟合到此数据，以便预测给定起始温度的冷却曲线？ 据我所知，scipy.optimize.curve_fit不适用于此。 数据如下所示： ?
浏览 26提问于2019-12-04得票数 1
1回答
是否有任何方法在数据集中进行异常检测，使用递归曲线拟合和删除与曲线相关的最大均方误差的点，直到达到可接受的阈值？
对于python2.7，我使用的是scipy.optimize.curve_fit函数，最好是使用python。
浏览 5提问于2015-05-18得票数 0
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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
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我在试着做一些曲线拟合。我有一条测得的曲线，我相信这是我的Y数据，我试图用其他一些曲线的加权和来拟合它，我相信这是我的X数据。
我最近试图做到这一点的尝试如下，但我有几个错误，我决定问是否有人可以帮助指出我做错了什么？
import numpy as np
import scipy.optimize
ydata = np.array([1.0, 7.0, 4.0])
xdata = np.array([[0.0, 1.0],[3.5, 0.0],[1.0, 2.0]])
def fitfunc(xdata, *params):
ctx = 0.0
for n in np.n
浏览 2提问于2016-11-20得票数 0
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我正在对一个预测函数做一个集合结果的拟合。函数可能被解释为线性的，但我可能需要稍微改变它，所以我正在做曲线拟合，而不是线性回归。我在curve_fit中使用scipy函数。以下是我如何使用它
kappa = 1
alpha=2
popt,pcov = curve_fit(fitFunc1,self.X[0:3],self.Y[0:3],sigma=self.Err[0:3],p0=[kappa,alpha])
这是fitFunc1
def fitFunc1(X,kappa,alpha):
out = []
for x in X:
浏览 4提问于2013-09-09得票数 2
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我正在使用Matlab曲线拟合工具cftool来拟合我的数据.问题是，相对于y，y值在很大程度上是变化的(大幅度下降)。下面是一个样本，
x y
0.1 237.98
1 25.836
10 3.785
30 1.740
100 0.804
300 0.431
1000 0.230
2000 0.180
拟合格式为: a、b、c和d为常数的y=a/x^b+c/x^d。从matlab曲线拟合是相当准确的大y-values (即在较低的x-范围)，以小于0.1%的偏差。但在较高的x-values下，拟合精度不高(偏
浏览 5提问于2016-11-04得票数 0
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我有一个Matlab的参考例程，我正试图将它转换为numpy/scipy。我遇到了一个曲线拟合问题，这是我在Python中无法解决的。这里有一个简单的例子来说明这个问题。这些数据完全是合成的，而不是问题的一部分。
假设我试图拟合一个有噪音数据的直线模型-
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y = [0.1075, 1.3668, 1.5482, 3.1724, 4.0638, 4.7385, 5.9133, 7.0685, 8.7157, 9.5539]
对于Matlab中的未加权解，我将编写
g = @(m, b, x)(m*x + b)
f = fitt
浏览 13提问于2019-11-21得票数 1
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我有一组数据点，当用折线图可视化时，它们看起来像这样
X轴上的时间值和Y轴上的值是一个数字。我的最终任务是找到任何输入时间帧之间的图形的积分。
我想我需要做两件事-
1-找到定义该线图的连续函数(橙色线)
2-然后可以使用scipy.integrate库来计算积分。
我有两个问题-
1-这是正确的方法，还是有更聪明的方法？
如何在给定一组数据点的情况下找到折线图的函数？这与曲线拟合略有不同，在曲线拟合中我们找到了“最佳”拟合。在这里，我想要可视化定义折线图的函数。
任何正确方向的洞察都将是有帮助的。
谢谢
浏览 0提问于2015-08-11得票数 2
我正在尝试曲线拟合一个数据集，这是我从and集成中得到的，lmfit说它包含NaN值。 同样的数据被scipy_curvefit拟合，这是超级糟糕的。我正在尝试这个库，以获得更好的结果。 我尝试将我的yData和xData更改为一些简单的数组(您将在下面看到)，但得到了相同的错误！ from lmfit import Model
def poly(x, a1,a2,a3,a4,a5):
return a1+a2*x**a3+a4*x**a5
x=s
y=vrr
x=[0.,1.,2.,3.,5.,6.]
y=[4.,5.,6.,12.,3.,5.]
gmodel = Model(po
浏览 16提问于2019-05-29得票数 2
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我有一个模型方程，我们称它为eq_m：
我知道我的数据集遵循，我正在尝试将我的数据拟合到eq_m，这样我就可以使用拟合的参数来预测新的数据。
然而，这个eq_m是非线性的，因此我使用了scipy的curve_fit来获得lambda，u，sigma参数值，使用以下代码片段：
opt_parms, parm_cov = o.curve_fit(eq_m, x, y,maxfev=50000)
lamb , mu, sigm = opt_parms
我在不同的数据组上运行这个模型，这些数据都应该遵循这个模型，55/60给了我很好的结果，但是剩下的5个组高度过拟合，并具有高正值的预测参数。
浏览 1提问于2017-04-20得票数 3
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我想将任意函数与我的数据集相匹配。因此，我在MATLAB中使用了lsqcurvefit。现在我要考虑拟合过程，即当曲线拟合函数(lsqcurvefit)计算拟合残差时，一些数据点比其他数据点更重要。更具体的说，我想使用统计加权法。
w=1/y(x),
其中w是一个矩阵，包含每个数据点的权重，y是数据集。
无论如何，我都找不到用lsqcurvefit进行加权曲线拟合的方法。有什么技巧我应该遵循，或者有其他的功能，而不是lsqcurvefit，为我做它吗？
浏览 5提问于2014-02-26得票数 3
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如何使用scipy.optimize中的leastsq函数将直线和二次曲线拟合到下面的数据集？我知道如何使用polyfit来做这件事。但我需要使用至少use函数。
以下是x和y数据集：
x: 1.0,2.5,3.5,4.0,1.1,1.8,2.2,3.7
y: 6.008,15.722,27.130,33.772,5.257,9.549,11.098,28.828
有谁能帮帮我吗？
浏览 2提问于2013-11-05得票数 12
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
3回答
曲线是：
import numpy as np
import scipy.stats as sp
from scipy.optimize import curve_fit
from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_fit#
import xlwings as xw
import os
import pandas as pd
我试着运行了一条简单的曲线拟合于fit :这回。
Out[156]:
(array([ 1., 1.]), array([[ inf, inf],
[ inf, inf]]))
浏览 1提问于2018-01-11得票数 4
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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
1回答
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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SciPy曲线拟合失效幂律
、、、、
因此，我试图用以下幂律来拟合一组数据：
def f(x,N,a): # Power law fit
if a >0:
return N*x**(-a)
else:
return 10.**300
par,cov = scipy.optimize.curve_fit(f,data,time,array([10**(-7),1.2]))
其中的其他条件只是强迫a为正。使用scipy.optimize.curve_fit生成，分别返回N和a的1.2e+04和1.9e0-7的值，绝对不与数据相交。从我手动输入的fits开始，N和a的值应该分别在1
浏览 2提问于2016-03-09得票数 8
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2回答
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
浏览 24提问于2021-11-21得票数 1
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我使用fmincon通过最小化残差平方和来进行曲线拟合。当我没有太多的数据点时，fmincon通常会找到与全局最小值不接近的局部最小值，这将导致很好的拟合。有没有办法在fmincon中使用梯度扫描方法来避免这些局部最小值？
浏览 2提问于2011-06-13得票数 0
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3回答
我有一组函数k(x)的点。我试图做一些曲线拟合，以求精确的k(x)函数。数据点似乎与逻辑曲线相吻合，只是稍微移动和强调了一下。
到目前为止，我已经尝试过多项式回归，但我不认为拟合是正确的。我在这里附上了一张拟合曲线的快照。
因此，我的问题是，逻辑回归是否只用于分类任务？或者它可以用于曲线拟合吗？
如果不是的话，还有哪些其他可用的技术来拟合一组数据点的逻辑曲线呢？
📷
浏览 0提问于2019-02-19得票数 1
2回答
对于使用六次多项式插值非线性数据，我有一个非常特殊的要求。我见过numpy/scipy例程(scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline)，它们只允许插值到5次。
即使没有直接的函数来做这件事，有没有办法用Python复制Excel的LINEST线性回归算法呢？LINEST允许6次曲线拟合，但我不想使用Excel做任何事情，因为这个计算是一个更大的Python脚本的一部分。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2012-04-13得票数 8
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我正在尝试将一些水平风数据拟合到余弦曲线，以便估计不同高度的风向和风速(速度方位显示)，但是，每当我尝试在值> ~1的情况下执行此操作时，曲线看起来太平了，并且拟合的输出低于预期。
import numpy as np
import scipy.optimize as sc
azimuth = np.full((8), 60) #All values = 60 deg.
velocity = [5.6261001,6.6962662,3.9316666,-0.88413334,-5.4323335,-6.5153003,-3.2538002,1.0269333]
#Function t
浏览 12提问于2017-06-27得票数 3
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2回答
我有一个非线性模型，看起来是这样的：
暗实线是模型拟合，灰色部分是原始数据。
这个问题的简短版本:我如何得到这个模型的可能性，以便我可以进行对数似然比检验？假设残差是正态分布的。
我对统计学比较陌生，我现在的想法是：
由曲线拟合得到残差，并计算残差；
用这个方程式
将残差的方差插入σ平方，x_i作为实验，mu作为模型拟合；
计算对数似然比。
有人能帮我解决这两个完整的问题吗？
我的方法正确吗？(我想是的，但确定一下真的很好！)
在python/scipy/statsmodel中是否有现成的函数可以帮我做到这一点？
浏览 3提问于2014-04-11得票数 8
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3回答
我有一些噪音很大的直方图数据，构成了一系列的峰值。我需要找到第一个区域下的区域，所以我计划做样条曲线拟合，并利用导数找到相关的平稳点(即第一个槽)。然而，我不知道如何获取拟合数据的导数(或者实际上如何拟合数据)。
浏览 6提问于2014-02-12得票数 0
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4回答
用已知积分进行曲线拟合
、、、
我有一些数据，是一条未知曲线的积分。为了让您感兴趣，数据是海浪能量，而箱体用于表示方向，例如0-15度。如果可能的话，我想在数据上拟合一条曲线，以保存桶内的积分。我试过用铅笔在记事本上画草图，这似乎是可能的。有没有人知道Python中有什么曲线拟合工具可以做到这一点，例如在scipy内插子包中？
提前感谢
编辑：
谢谢你的帮助。如果我这样做了，看起来我会尝试本文第4节中推荐的方法：。从理论上讲，它基本上是使用矩阵从每个波段之间的已知积分中生成一些“假”数据。绘制后，此数据将生成保留积分的插值折线图。
浏览 3提问于2012-07-05得票数 1
我是iPython新手，需要解决一个具体的曲线拟合问题，我有这个概念，但我的编程知识还太有限。我有实验数据(x, y)来拟合有四个系数(a,b,c,d)的方程(曲线拟合)，我想将其中一个系数(例如a)固定到一个特定的值，并将我的实验数据(非线性最小二乘)进行修正。系数b、c和d不独立于另一个系数，这意味着它们是由一个方程组联系起来的。
使用curve_fit或lmfit更合适吗？
我是从curve_fit:开始的
def fitfunc(x,a,b,c,d):
return a+b*x+c/x+log10(x)*d
popt, fitcov = curve_fit(fitfunc, x
浏览 2提问于2014-06-13得票数 0
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1回答
曲线残差的提取
、、
我在Matlab R2016a中使用曲线拟合来寻找两个数组之间的最佳拟合。一个数组表示给定纬度和经度处的某个值，另一个数组表示收集值的日期。
在使用曲线拟合工具时，我可以找到一条最佳拟合线，以及绘制残差。残差是我所关心的--然而，当我将残差导出到工作区时，它们被表示为一列数字。如果没有该残差与原始数组的关系的识别信息(即，每个残差对应于哪个X、Y对)，这对我没有帮助。
曲线拟合工具中残差图的数据正是我想要的。是否有办法以一种使其可用的方式导出它？
浏览 4提问于2017-04-24得票数 3
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我正在尝试使用Matlab来验证我的工程工作。我在Log-Log Graph上绘制了一系列x和y数据。
结果是一条曲线。
我需要做的是将曲线拟合应用到这个图中，并显示拟合方程是什么？
我在这里尝试了其他答案，并尝试使用polyfit和polyval，但它们并没有真正做到我需要的，但我缺乏的是直接的理解。
亲切的问候
浏览 1提问于2018-05-30得票数 1
1回答
我正在尝试用python做一个曲线拟合，其中包括一个无限的求和。
我总是会遇到错误。
from mpmath import nsum, exp, inf
import numpy as np
import pylab
from scipy.optimize import curve_fit
# get the data
y=[]
x=[]
for t in range(0,100,10):
x += [t]
y += [round(float((nsum(lambda n: exp(-(0.0002)*(n)*t),[0, inf]))),3)]
print(y)
# cu
浏览 0提问于2019-08-25得票数 1
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我几乎是Python的新手，我正在尝试用lmfit拟合大学里的数据。Y变量的变量误差为3%。如何将该误差添加到拟合过程中？我改变了scipy的曲线拟合，在scipy中，这样做真的很容易，只需创建一个带有误差值的数组，并通过添加文本"sigma =code array“指定拟合时的误差。这是我当前的代码： from lmfit import Minimizer, Parameters, report_fit
import matplotlib.pyplot as plt
w1, V1, phi1, scal1 = np.loadtxt("./FiltroPasaBajo_1.t
浏览 53提问于2019-02-24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
我有一些，我是适合伽马分布使用scipy.stats。我能够提取形状、loc和缩放参数，它们与我期望的数据范围看起来是合理的。
我的问题是:有什么方法也可以得到参数中的错误吗？类似于curve_fit的输出。注意:我不直接使用曲线拟合，因为它不能正常工作，而且大多数时候无法计算伽马分布的参数。另一方面，scipy.stats.gamma.fit工作正常。
这是我正在做的事情的一个例子(不是我的实际数据)。
from scipy.stats import gamma
shape = 12; loc = 0.71; scale = 0.0166
data = gamma.rvs(shape, lo
浏览 2提问于2015-07-11得票数 9
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