x=np.linspace(-5,5,100)y=gaussian_func(x,1,0,1)popt,pcov=curve_fit(gaussian_func,x,y) 1. 2. 3. 总结 本文介绍了Python中curve_fit函数的用法。通过curve_fit函数可以拟合一个非线性函数到观测数据上,并得到最优参数。我们通过一个例子详细演示了curve_fit函数的使用步骤,并提供了常用拟合函数的例子。
首先,我们需要定义拟合函数,并使用curve_fit来估算参数。 fromscipy.optimizeimportcurve_fit# 定义拟合函数defmodel(t,a,b,c):returna*t**2+b*t+c# 使用curve_fit拟合模型params,covariance=curve_fit(model,t,y)# 提取拟合参数a_fit,b_fit,c_fit=paramsprint(f'Fitted parameters: a={a_fit}, b={b...
curve_fit() 的参数方面: p0 系数初始值 bounds 各系数的取值范围 method 最优化算法,'lm', 'trf', 'dogbox' MARK-log 此外还要 MARK 的一点是关于 log 的问题,Python中 numpy 和math 都可以计算对数( log) 首先math.log 和numpy.log 都是以自然常数 $e$ 为底的自然对数,针对底数不同各...
其中,L表示曲线的上限,k表示曲线的斜率,x0表示曲线的中点。 使用curve_fit函数可以拟合多元logistic函数,首先需要定义logistic函数的表达式,然后通过curve_fit函数进行参数估计。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit # 定义logistic函数 def logistic_fun...
在数据处理和绘图中,我们通常会遇到直线或曲线的拟合问题,python中scipy模块的子模块optimize中提供了一个专门用于曲线拟合的函数curve_fit()。 下面通过示例来说明一下如何使用curve_fit()进行直线和曲线的拟合与绘制。 代码如下: [python] view plain copy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
curve_fit拟合瑞利分布 popt, pcov = curve_fit(rayleigh_pdf, data, np.ones_like(data), p0=[1.0]) # 提取拟合参数 sigma_fit = popt[0] # 绘制结果 x = np.linspace(0, 10, 100) plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g') plt.plot(x, rayleigh_pdf(x, sigma_fit...
1、一次二次多项式拟合 一次二次比较简单,直接使用numpy中的函数即可,polyfit(x, y, degree)。 2、指数幂数拟合curve_fit 使用scipy.optimize 中的curve_fit...
scipy.optimize.curve_fit(f, xdata, ydata, p0=None, sigma=None, absolute_sigma=False, check_finite=None, bounds=(-inf, inf), method=None, jac=None, *, full_output=False, nan_policy=None, **kwargs)# 使用非线性最小二乘法将函数 f 拟合到数据。
popt, pcov=curve_fit(func, x_value, y_value) # 绘图 plt.plot(x_value, y_value,'b-', label='data') plt.plot(x_value, func(x_value,*popt),'r-', label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f'%tuple(popt)) # 给拟合参数加一个限定范围:0 <= a <= 2.5, 0 <= b <= 1 an...