curve-fitting

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파일에서 데이터 행을 플롯하는 파이썬 스크립트를 작성한 후 가우스 곡선으로 맞 춥니 다. 빨간색 단계 히스토그램은 평균 데이터 값 (파란 점선)과 비교하려는 데이터 집합입니다. Gaussian fit은 그래프 아래쪽에서 거의 볼 수 없으며 점선의 녹색 선입니다. 나는 계산 된 평균과 시그마가 정확하기 때문에 왜곡이 곡선 대신 평평한지를 알 수 없다. 그것들

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알 수없는 계수의 ODE가있는 curve_fit

저는 방정식을 풀기 위해 계수를 데이터에 맞추려고합니다. 하는 방법에 대한 Traceback (most recent call last): File "---", line 24, in <module> vals, cov = curve_fit(yint, t, y, p0=[0.002245, 1e-5, 0.2492, y0[0], y[1]])

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Matlab polyfit을 사용하여 포물선 장착

포물선을 다음 데이터에 맞추려하고 있습니다. x = [-10:2:16]; y = [0.0334,0.0230,0.0145,0.0079,0.0033,0.0009,0.0006,0.0026,0.0067,0.0130,0.0213,0.0317,0.0440,0.0580]; [p,~,~] = polyfit(x,y,2); x2 = linspace(-10,16,10

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불연속 점 구름 데이터로부터 2 차원 표면에 사인과 코사인을 푸리에 변환 또는 적합

표면 (x 및 y 위치, z 높이)을 정의하는 x, y, z 데이터가 있습니다. 데이터가 불완전합니다. 일부 소음이 포함되어 있습니다. 즉 모델링하고자하는 평면에 모든 점이 정확히 놓여 있지는 않습니다. 나는 전체 x, y 평면이 아닌 삼각형 영역 내에 만 데이터를 가지고 있습니다. 여기 컬러로 표현 (Z)를 갖는 예이다 이 예에서 데이터 (각 청색 점이

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xmgrace에서 데이터 세트의 평균을 계산하고 계산하는 방법은 무엇입니까?

나는 T = 값을 얻기 위해 Y = a + (1-a) exp (-x/T)의 함수에 맞추기를 좋아한다. Xmgrace를 사용하여 이러한 작업을 수행하려고하지만 어떻게해야할지 모르겠습니다. 의견을 보내 주셔서 감사합니다. xmgrace 창에서

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curve_fit에서 사용할 수있는 특정 경사면에서 방정식을 변경하는 함수 생성

현재 실제 생산 데이터에 대한 감소 곡선을 맞추고 있습니다. 쌍곡선을 만들고 행운을 내며 scipy.optimize에서 curve_fit을 사용했습니다. 현재 사용중인 함수 : def hyp_func(x,qi,b,di): return qi*(1.0-b*di*x)**(-1.0/b) 내가 지금하고 싶은 것은 기하 급수적 인 기능으로의 전환 속도가

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지수 함수에 부합하는 문제

데이터에 지수 함수 (Beer-Lambert law)를 적용하는 데 심각한 문제가 있습니다. 내가 사용 최적화 도구 모음 기능이 끔찍한 맞는 생산 : 을 function [ Coefficients ] = fitting_new(Modified_Spectrum_Data,trajectory ) x_axis = trajectory; fun = @(x,x_ax

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Sklearn to and Polynomial Regression을 사용하여 곡선의 방정식을 맞추거나 예측하십시오. 무한 루프 오류

데이터 세트가 제공되었으므로 일부 X 및 Y 데이터 사이의 관계를 찾으려고합니다. sklearn 라이브러리를 사용하여 데이터를 플롯하고 eqn의 곡선을 예측/예측할 수 있기를 원합니다. 그러나 내 데이터 집합에 다항식 회귀 모델을 적용한 후 예상 값을 플로팅하려 할 때 코드가 무한 루프에 멈추었습니다. 최종 목표는 일단 곡선을 예측/계획하면 곡선의 전체

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기존 커브 사이에 보간 된 커브가 올바르게 표시되지 않습니다.

새 커브를 중간에 삽입하려고 시도한 커브가있는 차트가 있습니다. y = ((x - x1) (y2 - y1)/(x2 - x1)) + y1의 형태로 선형 보간을 사용했지만, 새로운 곡선은 제자리를 찾지 못합니다. 두 번째 줄 (하단에서부터)이 보간 된 줄임을 그림에서 볼 수 있습니다. 매우 두 번째 라인 데이터 포인트가 y 축의 첫 번째 데이터 포인트와 세 번

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문제

나는이 박스 카 맞는 작업을 얻을 수 없다 ... 나는 "OptimizeWarning를 : 매개 변수의 공분산은 카테고리 = OptimizeWarning)를 추정 할 수 없습니다"얻을, 출력을 계수는 시작 추측을 넘어 개선되지 않습니다. import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def box(x