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我的目标是确定一组3D数据点与Python中拟合的抛物面之间的3D偏差(及其均方根)。从这个开始：Paraboloid (3D parabola) surface fitting python，我可以计算RMS。如果我理解正确的话，误差和RMS是沿着Z轴计算的。是对的吗？我尝试(没有成功)确定拟合曲面和数据点之间的</e
浏览 151提问于2020-01-26得票数 1
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我想知道在Python中是否有一个函数可以找到最小绝对偏差和考虑点的不确定性的一组数据的最佳拟合线( 2D)或最佳拟合平面( 3D)。
事实上，我有三维点，我想要它们中最适合的平面。在sklearn和statsmodel python库中都存在加权最小二乘(WLS)拟合函数，通过在状态模型的分位数回归中加入q=0.5，得到最小绝对偏差。然而，怎样
浏览 2提问于2020-05-29得票数 0
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我正在从一个台阶文件中读取NURBS曲面，以及它们的边界曲线。现在我想对这些表面进行处理。
我读过的每一种算法都讨论参数空间中的边界曲线，参数t的曲线，它映射到二维坐标(u，v)，曲面的参数坐标上。问题是，在STEP文件中，我在世界空间中定义了边界曲线。我的问题是:有一种有效的方法可以将曲面上的曲线从世界空间转化为参数空间吗？我能想到的唯一方法就是从这条曲线上产生
浏览 3提问于2015-02-17得票数 0
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Python中的最小曲面解
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我有一套三维点定义了三维轮廓。在Matlab中，使用pdenonlin函数几乎是简单明了的。所以我认为这个方法是尝试用薄板样条来拟合这个稀疏的曲面表示(由点的三维轮廓给出)。我发现了，其中散乱的数据(x，y，z格式)使用薄板样条插值，以获得均匀网格(XI，YI)上的<
浏览 6提问于2013-05-18得票数 31
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我想知道Python中是否有一个函数可以做与scipy.linalg.lstsq相同的工作，但使用“最小绝对偏差”回归而不是“最小二乘”回归。我想使用L1规范，而不是L2规范。事实上，我有三维点，我想要它们中最适合的平面。常用的方法是使用最小二乘法，就像这个Github 。但众所周知，这并不总是给出最佳拟合，特别是当我们的数据集中有入侵者的时候。最好是计算最小绝对偏差。这两种方法<
浏览 26提问于2018-08-17得票数 7
我对Python 3D拟合和相关的优化技术还很陌生。我试图理解类似的主题，并基于最小二乘法找到答案，但我的成功相当有限。 问题:我在np数组中存储了一个三维点的数量(大约400个)。data = np.array([[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3], [x4, y4, z4], ... ]) 我想要将一个多项式曲面(2阶或3阶)拟合到这些点上，然后获得曲面方程的
浏览 239提问于2020-08-05得票数 1
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我试图在MATLAB中获得纯信号和噪声信号的dB电平。我的程序的一部分如下所示：t = 0:1/Fs:3*(Fs-1)/Fs;x = 10^(60/20)*randn(size(y));rmsy = rms(y);xdb = mag2db(rmsx)
得到的结果是x(噪声)=60 of，而y(信号但是，如果
浏览 4提问于2013-07-23得票数 0
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我试着用hough变换得到线的交点. imshow("line dest", edges );
}我想要计算那个盒子的体积
浏览 6提问于2017-10-16得票数 0
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我在三维空间中有许多点(笛卡尔x，y，z)，我想要拟合一个椭球体，以便确定轴比。这里的问题是，我有一个点的分布(而不是曲面上的点)，这个问题的解决方案主要考虑曲面上的点。这是否适合迭代(就像一些optimize或mcmc类型的方法)，我在Python中工作。但这对我不起作用(我认为它是针对椭球体表面上<em
浏览 19提问于2020-03-24得票数 0
我有一条看起来像指数函数的曲线，我想用这个方程来拟合这条曲线：我们的目标是找到A，T和d的值，这将最小化V与我的初始曲线。
我做了一个函数，它可以做到这一点，但它需要10秒才能运行。3个循环来测试我想要的所有值，在这3个循环的末尾，我计算了两条曲线之间的均方根偏差，并将结果放在一个向量min_RMSN中，最后我检查了min_RMSD的最小值，它就完成了
浏览 7提问于2016-06-30得票数 4
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我想用一些数据来拟合我的表面方程。我已经尝试过scipy.optimize.leastsq了，但是由于不能指定界限，它给了我一个不可用的结果。我也尝试过scipy.optimize.least_squares，但是它给了我一个错误：我的方程式是： [-0.317, -0.317, -0.317], ]
边界为A> 0，B>
浏览 4提问于2016-11-04得票数 3
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由c)中构建的模型估计的Y及其期望值E(Y)的偏差衡量模型的拟合优度。偏差越小，模型越好。下面是如何计算它的方程式。 ?=2∑??=1{??????(?)−?−?(?)}使用您自己的Python程序来计算D，而不使用scikit-learn包的score()函数。 我该怎么做这个问题呢？请帮帮我！！ ?
浏览 13提问于2021-09-09得票数 0
所以，基本上我有一个python的2D矢量列表，我想通过绘图来三维可视化这个矢量的分布，就像一条曲面曲线。我将给出向量的前4个分量的样本所以我使用seaborn.kde
浏览 25提问于2020-06-03得票数 2
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如下所示，我有两个变量的数据，在理想情况下，这个数据应该符合直线(y=x)。在Python中，如何计算每个点与该线的偏差(y=x)？是否有可能量化与直线拟合的平均偏差？我只是在想一种方法来量化我的数据如何从1:1的比率变化。如有任何建议，欢迎光临。我正在处理熊猫DataFrame中设置的数据。谢谢。
浏览 9提问于2017-07-01得票数 1
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Matlab ()与Python
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我有一个matlab脚本，我要转换成Python。因为我想对程序(而不是单个计算)进行比较，所以我希望在Python和Matlab中都能匹配各个计算。计算将多项式曲面拟合到某些数据点。拟合度也是相等的(x-次= 2，y-度=3，应该类似于poly12)。
我没有制作任何上面的脚本。matlab脚本是我试图转换的原始脚本，Python脚本是我在搜索Python多项式曲面</e
浏览 2提问于2015-05-06得票数 0
有谁知道标准偏差的置信区间是如何用Matlab中的范数拟合函数计算的吗？我需要一个python代码来计算这样的参数。在MATLAB中，范数拟合返回均值的均值、标准差的置信区间(muCI)和标准差的置信区间(sigmaCI) 4个参数。[muHat,sigmaHat,muCI,sigmaCI] = normfit(x)
下面的<e
浏览 0提问于2019-06-04得票数 0
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为了执行预测，我有一个数据集，其中包含传感器在三维坐标中的10个不同位置。726.188 ] [ 29.3577 -170.196 726.384 ]]为了防止过度拟合的问题，我想使用数据增强来扩大(或增加噪音)我的训练数据。不幸的是，
浏览 0提问于2018-02-25得票数 5
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在光谱中寻找均方根噪声
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我有一个强度v/s的速度谱，我的目的是找出频谱中的均方根噪声，不包括出现峰值的信道。print('The standard d
浏览 5提问于2021-04-17得票数 1
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