scipy拟合中的极限索引值
是指在使用scipy库进行拟合时，根据给定的数据集和拟合函数，通过最小二乘法等算法来找到最佳的拟合曲线的过程中，计算出的最佳拟合曲线上的极限值所对应的自变量索引位置。
在科学计算领域中，scipy是一个强大的开源库，提供了许多用于数值计算、优化、插值、统计和图像处理等功能的模块。其中，拟合模块（scipy.optimize.curve_fit）用于拟合给定数据集的函数，并找到最佳拟合曲线。
极限索引值在拟合过程中起到了重要的作用，它表示了最佳拟合曲线上的极限值所对应的自变量位置。通过极限索引值，我们可以得到最佳拟合曲线上的极值点、转折点等关键信息，这对于了解数据的趋势和特征非常有帮助。
具体来说，通过scipy拟合中的极限索引值，我们可以获得以下信息：
- 极限值：极限索引值对应的因变量值，表示最佳拟合曲线上的极限点。
- 自变量位置：极限索引值表示最佳拟合曲线上的自变量位置，可以用于定位极值点、转折点等关键位置。
- 数据分析：通过极限索引值，我们可以进一步分析数据的趋势和特征，如极大值、极小值、拐点等。
- 拟合效果评估：极限索引值可以作为评估拟合效果的指标之一，辅助判断拟合曲线是否能够很好地拟合原始数据。
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我正在尝试拟合以下数据 tau = [0.0001, 0.0004, 0.0006, 0.0008, 0.001, 0.0015, 0.002, 0.004, 0.006, 0.008, 0.01,, 0.059809495, 0.035968302, 0.024147687] 将求和与一般公式一起使用 f(x) = $\sum_{i=1}^{n} a_i* exp^{-x/ti}$ 我是单独做的，pcov = curve_fit(fitfunc_3, data['tau'], data['tet'], ma
浏览 13提问于2021-01-10得票数 0
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我目前正在进行一个项目，使用opencv和python来测量通常是弯曲的对象，例如，下面所示的箭头尽可能准确。img = cv2.imread('example_rubystreak_2.PNG')gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY[1] for s in spined])
plt.plot([a[0] for a in
浏览 10提问于2015-08-07得票数 2
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我想用一个包含定积分的函数对一些数据进行拟合，就拟合而言，其中一个积分极限也是自变量。我特别想知道如何使用'lmfit‘来实现这一点。考虑以下示例： import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplotTypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were
浏览 13提问于2020-04-05得票数 0
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SciPy全局最小曲线拟合
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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： return np.sum((ydata - specf(xdata,*params))**2)
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
浏览 1提问于2011-03-22得票数 7
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多维ODR拟合
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我希望在单个拟合步骤中使用scipy.odr拟合M=2组N=3观测值(X，Y)，从中我希望获得2*M最佳拟合值(M个观测组中的每个组中的斜率和截距估计值)。从阅读scipy.odr文档和一些相关的堆栈溢出问题来看，这似乎是可能的，但当我尝试使用以下最小示例时，拟合无法收敛(Reason(s) for Halting: NP &l
浏览 5提问于2017-10-03得票数 1
很明显，我正在应用的fit并不能很好地拟合数据(这本身并不是一个问题，我也不一定期望它)，但是scipy.stats.chisquare返回的值会显示出一个几乎完美的拟合，这显然是错误的。到目前为止，我所做的是定义一个函数来描述我正在应用的fit (正弦拟合)，然后通过从popt获取fit参数，然后在前面定义的函数中使用它们来生成一个fit，然后使用scipy.optimize.c
浏览 0提问于2019-04-10得票数 1
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prediction', level = 0.68) ^ 2predictions on current data refer to _future_ responses
为什么这个警告是存在的，
浏览 2提问于2017-11-29得票数 7
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我试着拟合一个有积分的方程。积分的上限是一个变量，因此我很难使用四元，因为它只接受浮点数作为极限。我试着使用for循环来解决这个问题，但是我仍然得到相同的错误'ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。我想要符合的方程式是：我知道常数M和c，并且有m( z )和z的数据，我试图拟合ΩM和ΩΛ。这是我的密码：
import numpy as np
浏览 1提问于2018-11-25得票数 1
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我试着做一个直方图的拟合，但没有任何运气。有一堆关于如何在正态概率密度函数中做到这一点的信息，但对于其他类型的pdf却没有。import pylab as pyimport matplotlib.pyplot as pltif eigenvals1>=4.3:
b = exponpow.fit(eigf
浏览 0提问于2013-12-14得票数 1
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 p
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
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我在使用scipy.opt.curve_fit仅用一个参数拟合曲线时遇到了问题： import scipy.optimize as opt
best_params, cov_matrix = opt.curve_fit(func, xdata = x, ydata = y, p0=[]) 我有数组的值，x (下面的等式中的T)和y (P)，我正在尝试将它
浏览 28提问于2020-01-21得票数 1
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Python自然平滑样条
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我正在试图找到一个python包，它将提供一个选项来拟合自然平滑样条和用户可选择的平滑因子。有实现吗？如果没有，您将如何使用现有的资源来自己实现它？通过自然样条，我的意思是，应该有一个条件，即拟合函数在端点处的二阶导数为零(线性)。
scipy.
浏览 2提问于2018-07-13得票数 39
然而，这种适应需要更长的时间，而且，在我看来，比峰值的结果更不准确：拟合结果与固定线性背景(线性背景值取自峰值-o-mat结果)
所有变量不含的拟合结果
我相信起始值已经非常接近对一个更简单的问题(中间有一个峰值的线性数据)的拟合显示，峰值o-mat和我的脚本之间有很好的相关性。另外，我也没有找到很多关于ordpack
浏览 3提问于2012-07-04得票数 2
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python中变量的自动优化
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假设过滤器有一些可以修改的变量a and b。假设我可以根据滤波后的信号偏离被测点的平均值找到一个误差。是否有一种方法可以让程序循环回到自身，以便为a和b找到更好的估计值？尝试a和b的其他值，筛选器，错误谢谢您抽时间见我!
浏览 2提问于2014-03-11得票数 0
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我试着用python做一些非线性的配件，其中包含一个积分，积分的极限取决于自变量。守则如下：import scipy as scfrom scipy.optimize importcurve_fit
T,M=np.genfromtxt("zfc.txt", unpack=True, skipro
浏览 3提问于2015-03-02得票数 1
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我使用Fitting empirical distribution to theoretical ones with Scipy (Python)?中的代码将数据拟合到分布中，并生成随机数。 这是数据的直方图。我相信上面的代码试图使用MLE (最大似然估计)将数据拟合到分布中，列表中大约有88种不同的分布。我的问题是，例如，burr分布只是正随机变量(https://en.wikipedia.o
浏览 46提问于2020-08-27得票数 1
2回答
在尝试创建优化算法时，我必须对我的集合的曲线拟合施加约束。Z = [10.3, 10, 10.2, ...]假设f是我的函数，f应该符合Z，并且在f它的导数上有一个条件，它不应该超过一个特定值。
浏览 6提问于2018-10-14得票数 1
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我的问题是，我有大约50.000个非线性数据点(x，y，z)，z依赖于独立变量x和y。从一方面来看，所以从二维的角度来看，数据点看起来像7次多项式。不幸的是，我不能显示这个数据。我的目标是在3D中找到一个可以拟合这些数据的多项式，而不需要事先知道多项式的次数。所以我想要一个函数f(x，y) = ax^3 + bx^2 + cx^2y + dy^3 + ...不幸的是，在python中，我只找到了像曲面拟合这样
浏览 84提问于2020-12-29得票数 1
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我尝试使用scipy.optimize.curvefit函数来拟合我的数据点的最佳拟合直线： x = np.array([0,2246,2600,3465,4392]) return a + (b * x)**c
popt, pcov = scipy.optimize.
浏览 23提问于2020-12-29得票数 0
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Python中已知系数的曲线拟合
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我试过使用Numpy，Scipy和Scikitlearn，但是找不到我所需要的任何一个，基本上我需要对数据集进行曲线拟合，但是将一些系数限制在已知的值上，我找到了如何在MATLAB中使用fittype，但在python中却做不到。在我的例子中，我有一个X和Y的数据集，我需要找到最好的拟合曲线，我知道它是二次多项式(ax^2 + bx + c)，我知道它是b和c的值
浏览 2提问于2021-10-26得票数 0
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