比如说,如果你希望参数a在0到10之间,可以在调用curve_fit时使用bounds参数来实现: # 设置边界条件bounds=(0,[10,np.inf,np.inf])# a的下限为0,上限为10;b和c无上限popt,pcov=curve_fit(model_func,x_data,y_data,bounds=bounds)print("带边界条件的拟合参数:",popt) 1. 2.
使用curve_fit进行拟合 我们现在可以使用curve_fit来寻找函数的最优参数: fromscipy.optimizeimportcurve_fit# 执行拟合params,covariance=curve_fit(model_func,x,y,p0=[1,1,1])# 提取拟合参数a,b,c=paramsprint(f"Fitted parameters: a={a}, b={b}, c={c}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 绘...
scipy.opti..curve_fit()函数可以通过,bounds参数给出待拟合参数的可变范围,但是有时候,待拟合参数的范围是所有待拟合参数共同决定的,比如,a、b是一个物质中两种成分的含量a、b∈[0,1],a+b&
Python3.3中的scipy.optimize.curve_fit函数用于拟合数据并返回拟合参数。它基于非线性最小二乘法,通过调整参数来最小化实际数据与拟合函数之间的残差平方和。 该函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 scipy.optimize.curve_fit(f, xdata, ydata, p0=None, sigma=None, absolute_sigma=False, check_finite=Tr...
fit(func,xdata,ydata)## 设置参数取值范围popt1,pcov1=curve_fit(func,xdata,ydata,bounds=(0,[...
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 and 0 <= c <= 0.4 popt_2, pcov_2=curve_fit(func, x_value, y_value, bounds=([0,0,0], [2.5,1.,0.4])) ...
方法/步骤 1 用到Python的curve_fit函数包 2 调用函数包from scipy.optimize import curve_fit 3 以三高斯拟合为例，首先先定义高斯拟合函数方程式def func3(x,a1,a2,a3,m1,m2,m3,s1,s2,s3): return a1*np.exp(-((x-m1)/s1)**2)+a2*np.exp(-((x-m2)/s2)**2)+a3*np.exp(-((x-m3)/...
py in curve_fit(f, xdata, ydata, p0, sigma, absolute_sigma, check_finite, bounds, method, ...
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, bounds=(0, [3., 1., 0.5])) popt plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'g--', label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') ...
然后,我们应按以下方式使用curve_fit的bounds选项: import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def func(t, a,alpha,b): return a*t**alpha+b param_bounds=([-np.inf,0,-np.inf],[np.inf,2,np.inf]) popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata,bounds=param_bounds) 反对 ...