15. # Fit for the parameters a, b, c of the function `func` 16. popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata) 17. plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r-', label='fit') 18. 19. # Constrain the optimization to the region of ``0 < a < 3``, ``0 < b < 2`` 20. ...
所以说,总的来说curve_fit中的函数定义应该是没有限制的,但是建议是使用乘法,少用除法,因为除法更容易出现问题,如舍入误差、数值计算等,除法都有可能在有极小值时出现bug。若出现拟合问题,可以考虑下是不是由于数据里存在很小或很大的值所带来的。
Python是一种高级编程语言,广泛应用于各个领域的软件开发。scipy是Python科学计算库的一个子模块,提供了许多数学、科学和工程计算的功能。curve_fit是scipy中的一个函数,用于拟合数据并估计拟合函数的参数。 当Python与scipy的curve_fit函数无法正常工作时,可能有以下几个原因: ...
Python的curve_fit函数是用于拟合曲线的工具,它基于非线性最小二乘法来寻找最佳拟合参数。然而,有时候curve_fit可能无法完成优化的原因可能有以下几个方面: 1. 初始参数选择不当:...
该函数的实现如下:from scipy import integratefrom scipy.optimize import curve_fitimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#ConstantseSiO2 = 3.9 #Relative dielectric constant of SiO2tox = 2e-9 #Gate oxide thickness in mevac = 8.854e-12 #Vacuum permittivity, F/mem = 0.2*9.11e-31 #...
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...
from scipy.optimize import curve_fit def Fun(x,a1,a2,a3): # 定义拟合函数形式 return a1*x**2+a2*x+a3 def error (p,x,y): # 拟合残差 return Fun(p,x)-y def main(): x = np.linspace(-10,10,100) # 创建时间序列 a1,a2,a3 = [-2,5,10] # 原始数据的参数 ...
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)#获取popt里面是拟合系数 print(popt)a = popt[0]b = ...
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)#获取popt里面是拟合系数 print(popt)a = popt[0]b = ...
python scipy curve-fitting equation scientific-computing 我试图使用scipy.optimize中的curve_fit将曲线方程中的系数与实验数据拟合,该代码对各种方程(直线、二次函数、三次函数)都很好,但当我试图将方程拟合到曲线时,我得到了一个错误:RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has...