curve-fitting

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시계열이 X_t이라고 가정합니다. 거기에 어떤 이미 구현을 위해 python 가장 좋은 piecewise 상수 (선형이 아닌) 근사치를 찾을 수 있습니까? 이상적으로 휴식 횟수에 따라 다릅니다. I 나누기의 주어진 개수와 k=0구체적 상수 구분 적 근사치 (곡선 맞춤!)를 필요로하기 때문에 UPD는 다시 한번 그것은 How to apply piecewise

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curve_fit이 선형 피팅을 수행 할 수 없습니다.

curve_fit이 선형 피팅을 제공 할 수없는 아주 간단한 데이터를 가지고 있습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit ################# def linear(x,a,b): return a*x+b ###

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나는 다음과 같은 그래프의 일부에 기능을 맞추려고 오전 heavyside 단계 기능

와 함수를 피팅 : 내가 신호가 기하 급수적으로 증가 시작 시간을 찾고 싶어요. 이렇게하려면 데이터에 지수 곡선을 곱해서 heavyside 스텝 함수를 곱합니다. 나는를 기대 : 만 지수 부분은 내가 다음과 같은 그래프를 얻을 수에 맞게 때 def fit(x, a, b, c, d, e): return np.heaviside(x-a, 0.5)*b*n

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3 차원 공간에서 1 차원 곡선에 대한 좋은 보간/적합성 얻기 - Python

나는 공간 곡선에 맞추고 자하는 차원 좌표 (x,y,z)을 가지고 있습니다. 누구든지이 파이썬에서 기존 루틴을 알고 있습니까? 내가 발견 한 것 (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/interpolate.html)에는 커브를 2D 좌표 세트에 맞추기위한 기존 모듈과 표면을 3D 좌표 세트에 맞추기위한 기존 모듈이 있

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하기 matplotlib : 나는 몇 가지 데이터 포인트를 플롯하려면 다음 코드를 사용하고 하나

두 XY 플롯을 넣어 (XI, 이순신) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xi = np.array(data_df[['col_A']]) yi = np.array(data_df[['col_B']]) plt.figure() plt.plot(xi, yi) x = np.linspace(0, 3

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내 학사 논문의 프레임 워크에서 curve_fit

으로 가우스 맞추기를 제한하려면 파이썬으로 데이터를 평가해야합니다. 불행히도 아직 내 동료 학생들의 대본이 없기 때문에 프로그래밍에 익숙하지 않습니다. 이 데이터 세트가 있고 scipy.optimize.curve_fit를 사용하여 가우스로 맞추려고합니다. 특히 축의 끝에서 사용할 수없는 카운트가 많이 있기 때문에, 나는 맞추어야 할 부분을 제한하고 싶습니다

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최소 제곱근의 지수 적합성

필자는 지수 함수의 기울기를 찾아야하는 매우 구체적인 작업을 수행합니다. 나는 두 개의 배열을 가지고 있는데, 하나는 400-750 nm의 파장 범위를 나타내고 다른 하나는 흡수 스펙트럼을 나타낸다. x = 파장, y = 흡수. 내 맞춤 기능은 그 모양은 다음과 같습니다 y_mod = np.float(a_440) * np.exp(-S*(x - 440.))S

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파이썬 파워 법칙은 ODR을 사용한 데이터의 상한 및 비대칭 오류에 적합합니다.

파이썬을 사용하여 거듭 제곱 법칙에 맞는 데이터를 얻으려고합니다. 문제는 내 포인트 중 일부가 상한선이며 피팅 루틴에 포함시키는 방법을 모른다는 것입니다. 데이터에서 y가 1 인 오류의 상한을 훨씬 더 작게 만들었습니다. 이 오류를 0으로 놓고 uplims 목록 생성기를 변경할 수 있지만 적합성은 끔찍합니다. 코드는 다음이 import numpy as np

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사용자 입력 문자열을 일부 데이터에 가장 적합한 것을 찾는 데 사용할 수있는 방정식으로 변환하는 방법

그래프 창에 플롯하는 x 및 y 데이터가 있습니다. 사용자가 방정식을 정의한 다음 SciPy와 같은 것을 사용하여 방정식의 최적 값을 찾습니다. 예시 수학 에게 사용자 입력 => Y = ((m^2/C^4) * 2)^수 I는 curve_fitting 또는 비슷한이 String 넣고 누락 값을 찾는 방법 0.5 부디? 나는 익명의 기능을 사용할 수 있다고 생각

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커브 피팅 또는 회귀를 사용하는 압축. 기하 급수적으로 증가하는 시리즈를 압축하고 싶습니다

다음과 같이 데이터를 압축하고 싶습니다. 10 104 1006 2010 10043 20311 102343 ... 데이터는 항상 증가하는 순서입니다. 범위는 0에서 1 백만 사이입니다. 나는 다항식 곡선 피팅을 사용하고 있지만 어떤 언어에도 능통하지 않아 받아 들일만한 결과를 얻지 못했습니다. 나는 단지 일을하려고 노력합니다. 파이썬 코드가 할 것입니다.