import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit # 定义瑞利分布的概率密度函数 def rayleigh_pdf(x, sigma): return (x / (sigma ** 2)) * np.exp(- (x ** 2) / (2 * sigma ** 2)) # 生成一些模拟数据 np.random.seed(0) sigma_true = 2.0 dat...
scipy.optimize.curve_fit(f,xdata,ydata,p0=None,sigma=None,absolute_sigma=False,check_finite=True,bounds=- inf, inf,method=None,jac=None,**kwargs)[source] f: 函数形式 xdata:自变量x,一般为数组或者向量 ydata:应变量y,一般为一维数组 bounds:参数的范围设置 具体参数设置见: https://docs.scipy....
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=True...
1、导入所需库 2、定义高斯函数 3、准备数据 4、使用curve_fit进行拟合 5、可视化结果 1. 导入所需库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit 2. 定义高斯函数 def gaussian(x, a, x0, sigma): return a * np.exp((x x0)**2 / (2 * sigma*...
#Define the Gaussian functiondefgauss(x,H,A,x0,sigma):returnH+A*np.exp(-(x-x0)**2/(2*sigma**2)) 我们将使用python模块scipy.optimize中的函数curve_fit来拟合我们的数据。它使用非线性最小二乘法将数据拟合为函数形式。您可以通过使用Jupyter notebook或scipy在线文档中的help函数了解有关curve_fit...
当然,curve_fit()函数不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合和绘制,仿照代码中的形式,可以适用于任意形式的曲线的拟合和绘制,只要定义好合适的曲线方程即可。 如高斯曲线拟合,曲线函数形式如下: def f_gauss(x,A,B, C, sigma): return A*np.exp(-(x-B)**2/(2*sigma**2)) + C ...
curve高斯函数拟合python 文心快码BaiduComate 为了进行高斯函数拟合,我们可以按照以下步骤在Python中实现: 准备高斯函数的数据集或生成模拟数据: 我们可以使用numpy生成一些符合高斯分布的模拟数据。 导入必要的Python库: 我们需要导入numpy用于数据处理,matplotlib用于绘图,以及scipy中的curve_fit函数用于曲线拟合。 使用scipy...
defcurve_fit(f, xdata, ydata, p0=None, sigma=None, absolute_sigma=False, check_finite=True, bounds=(-np.inf, np.inf), method=None, jac=None, **kwargs): """ Use non-linear least squares to fit a function, f, to data.
g=amp*np.exp(-((x-x0)**2/(2*sigma_x**2)+(y-y0)**2/(2*sigma_y**2)))returng.ravel()# 进行拟合deffit_gaussian(x,y,z):initial_guess=(1,0,0,1,1)# amp, x0, y0, sigma_x, sigma_ypopt,_=curve_fit(gaussian_2d,(x,y),z.ravel(),p0=initial_guess)returnpopt# 可视化...
7 Fit to straight line. 8 Inputs: x, y, and dy (y-uncertainty) arrays. 9 Ouputs: slope(斜率b) and y-intercept(截距a) of best fit to data. 10 """ 11 dy2 = dy**2 #σ^2(i) 12 norm = (1./dy2).sum() #∑ 1/σi^2 ...