data-fitting

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함수의 벡터화에는 옥타브 단위의 유한 정수의 수치 계산이 포함되어 있습니다.

무한한 적분 한계가있는 한정 분모의 수치 계산이 포함 된 수식을 사용하여 데이터에 적합하게하려고합니다. 피팅을 위해 벡터화 모델 기능이 필요한 옥타브 함수 leasqr을 사용합니다. 다음 코드는 숫자 통합을 호출 할 때 발생하는 오류를 생성합니다. 나는 오류가없는 for i = 1 : length (h) dd (i) = gauss_disp (h (i),

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정규 분포의 누적 분포 함수를 데이터 요소에 어떻게 맞추는가?

내가 필요 데이터를 공식에 장착되는 한 내가 필요 y = a*CDF[NormalDistribution[m, s], x] 는 A, M 및 S를 찾을 수 내가 티카와 착용감을 테스트 한, 그것은 적합 상당히 빠르게 찾아 그것은 데이터에 잘 맞습니다. 그러나이 코드는 C#을 구현해야합니다. 현재 나는 그라데이션 언덕 아래로 이동하여 PARAMS를 추정 할 수

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Matplotlib- piecewise 3 개의 부분이있는 선형 함수

3 개의 부분으로 구성된 piecewise linear 함수에 맞게 원하는 데이터가 있습니다. 불행하게도, 나는 다음과 같은 코드를 사용할 때, 나는 정확한 데이터를 얻을하지 않습니다, 대신이 다음과 같습니다 그래서 두 개의 변곡점 이런 일이 있다면 누구나 잘못된 것이 있습니까? 감사! def piecewise_linear2(x, x0, y0, k1, k2

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Gnuplot. a * (sin (b * x)/(b * x)) ** 2

f(x) = A*(sin(b*x)/(b*x))**2으로 데이터를 맞추려면 어떻게해야합니까? 은 data.dat 파일 내용은 다음과 같습니다 아래의 피팅에 대한 -3.7 0.020505941 -3.6 0.015109903 -3.5 0.010044806 -3.4 0.005648897 -3.3 0.002285005 -

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다차원 ODR 피팅

단일 피팅 단계에서 scipy.odr을 사용하여 N = 3 관측치 (X, Y)의 M = 2 세트에 맞추고 싶습니다. 여기에서 2*M 가장 적합한 값 (기울기 및 절편 추정치 M 세트의 관측치 각각에서). scipy.odr 설명서 및 관련 stackoverflow 관련 질문 몇 가지를 읽는 것이 가능해야하지만 다음과 같은 최소한의 예제를 사용하면 피팅이 수렴

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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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matlab에 맞는

내가 뭔가 일하고 난 어떤 해결책을 발견하지 않은 값, 어쩌면 내가 ... 정확하게 검색하는 방법을 알고하지 않았다 두 개의 실험 데이터 배열 (x와 y)이 있습니다. x는 특정 에너지 (0에서 100 kev 사이의 512 개 값)의 목록이며, 목록의 모든 x에 대해 y 값의 벡터를 반환하는 함수에 맞추기를 원합니다 (에너지는 항상 같고 512 개의 특정

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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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gnuplot 루프 안에 플롯을 맞추고 다시 쓰십시오.

gnuplot에 문제가 있습니다. 나는 51 개의 컬럼을 가진 두개의 데이터 파일 (file1과 file 2)에 적합 할 필요가있다. 이런 루프로 해주세요 do for [j=2:51] { fxj(x) = Dxj*x+ qxj fit [xmin:xmax] fxj(x) '< paste file1 file2' u 1:(((column(

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Seaborn distplot : 일부 고정 파라메터를 사용하여 분포에 적합

주어진 데이터 배열 x에 일부 분포, 예를 들어 감마를 맞추고 해당 밀도 함수를 그립니다. 나는 seaborn.distplot 및 scipy.stats을 통해 쉽게 만들 수 있습니다 : sns.distplot(x, fit = stats.gamma) 그러나, 이제 나는이 배포의 일부 매개 변수 예 loc에 대한 고정 상태를 유지하려는 가정 해 봅시다. 내