data-fitting

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    파이썬의 방정식에 일부 데이터를 맞추려고하는데 어려움이 있습니다. y(t)=yo+a(t-ti)^b+kt a, ti, k b 및 피팅 파라미터이다 및 tdisp 및 배열은 각각의 시간과 변위를 나타내는 한다거나 할있다 : I 방정식있다. 방정식은 몇 가지 반복과의 gnuplot 미세에 맞게,하지만 파이썬에 피팅하면 오류의 최대 발생합니다 : -가 Valu

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    난수를 저장하기 위해 미리 할당 된 메모리를 사용하는 fit 함수로 scipy.optimize.leastsq을 사용하려고합니다. 수백만 개의 비선형 적합이 있으며 시간이 중요합니다. 나는 fit 함수가 C으로 코드화되어 있고, fit 함수가 단순히 입력으로 얻은 버퍼 메모리에 대한 참조를 반환했을 때 scipy.optimize.leastsq이 올바르게 작동

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    fmincon을 사용하는 방정식에 두 개의 매개 변수를 맞추려고합니다. 나는 lsqnonlin으로 그랬지만, fmincon의 부등식 제약을 이용하고 싶습니다. 문제는 측정 된 데이터의 두 벡터를 전달할 수 없다는 것입니다. y(x), 같은 방법으로 나는 lsqnonlin에서 그 기능을 수행했다. 어떻게해야합니까? estim = lsqnonlin(@fit_s

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    다소 이해하기 쉬운 질문이 있습니다. 데이터 세트가 있는데이 데이터가 표준 정규 분포 인 에 얼마나 잘 맞는지 예상하고 싶습니다. 이렇게하려면 내 코드로 시작합니다. bell- 입력해도, 쉬운 적합은 매우 가난한 것을 볼 수 : [f_p,m_p] = hist(data,128); f_p = f_p/trapz(m_p,f_p); x_th = min(data

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    2D의 점 집합에 선을 맞추는 방법을 구현하려고합니다. 두 Array (X, Y 좌표) 에서 데이터를 읽고 최소 제곱 법을 사용하여 가장 잘 맞는 선의 매개 변수를 계산해야하는 다음 코드를 작성했습니다. 내가 여기 주어진 수식을 사용 : mathworld.wolfram - (void) linearRegressionOfUserAcceleration {

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    gnuplot에서 두 변수가있는 함수를 플롯하고 맞출 수 있습니까? 예를 들어, 신체 기능의 T 의존성 만 계산하지만 플롯되지 될 위치를 높이 h 및 온도 T에 의존한다는 것을 (f 들어 h 및 T 실험 데이터가 존재) f(h,T) = a * h * (1 + alpha * T) + f0 a 및 f0는 다음과 같다 피팅에 의해 결정되어야하며, alpha이

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    내 질문은 꽤 표준이지만 그 해결책을 찾을 수 없습니다. 나는 점 = [x, y, z]를 가지며 가장 잘 맞는 선을 그려보고 싶다. 나는 % LS3DLINE.M Least-squares line in 3 dimensions. % % Version 1.0 % Last amended I M Smith 27 May 2002. % Created I M

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    데이터 x와 y에 로렌츠 피크를 맞추고 싶습니다. 데이터는 문제가 없습니다. OriginLab과 같은 다른 프로그램은 완벽하게 맞았지 만 파이썬으로 피팅을 자동화하고 싶었 기 때문에 다음 코드를 기반으로했습니다. http://mesa.ac.nz/?page_id=1800 문제는 제가 scipy.optimize.leastsq가 가장 적합한 것으로 나타납니다.

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    몇 가지 계수가있는 두 개 이상의 nd 어레이가 (대략적으로) 세 번째 어레이에 추가되어야하는 상황이 있습니다. array1*c1 + array2*c2 ... = array3 나는 array3 처음 두 배열이 가장 대략 만드는 c1 및 c2을 찾고 있어요. 나는 이것을하는 어떤 방법이 scipy에 존재한다고 확신하지만, 어디서부터 시작해야할지 모르겠습니

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    히스토그램에 대한 Levy Distribution을 사용하지 않아도 잠시 둘러 보았습니다. Levy Flight 배포본이 실제로 데이터 유형에 적합한 지 여부에 관계없이 데이터를 어떻게 표시할지 테스트 해보고자합니다. 필자는 PDF에서 새로운 것이므로 MATLAB의 distfittool GUI를 제외하고 필자 자신의 PDFS를 피팅했기 때문에이 작업을 제대