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:...
如果初始参数的估计值不合理,拟合过程可能无法收敛或得到不准确的结果。可以尝试调整初始参数的估计值,使其更接近真实值。 拟合函数选择问题:curve_fit函数需要指定一个拟合函数,该函数用于拟合数据。拟合函数的选择应该与数据的特点相匹配。如果选择的拟合函数不适合数据的分布特征,拟合结果可能不准确。可以尝试使用不同...
果然拟合失败了。 然后做一个对照实验,来确认问题原因。 只需稍微将k(自变量)的值变大一些就可以拟合成功了,所以应该就是由于数值计算问题所带来的。 3.总结建议 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...
我猜这个问题与缺少初始值有关我正在提供我的功能(如下所述:gaussian fit with scipy.optimize.curve_fit in python with wrong results) 如果我将估计从第一个指数提供给第二个指数(如此)(使新参数d最初为零): popt2, pcov2 = curve_fit(func2, xdata, ydata, p0 = [popt[0], popt[1], popt[2],...
作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何使用Python的curve_fit函数,并解释为什么对初始值要求较高。 1. 概述 在Python中,curve_fit函数可以用于拟合曲线到给定数据。然而,对于某些函数,如果初始值选择不当,可能会导致拟合失败或者得到不准确的结果。这也就是为什么对初始值要求较高的原因。
---> 23 popt, pcov = curve_fit(func, x, y)24 #获取popt里面是拟合系数 25 print(popt)D:\...
T、r 和 Vt 是拟合参数。T 和 r 的范围从 0我的前几个程序有可怕的拟合(如果它甚至可以完成积分),所以我决定看看算法是否有效。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 ...
print curve_fit(func,t,x)[0]感觉自己拟合函数用的没错啊 但拟合出来的数据和原始数据差了好多 求帮助 哪一步错了 Geodesic 贡士 7 测试了一下,情况基本上与你相同。如果形如a*sin(t+c),拟合就很准确如果形如a*sin(b*t+c),拟合就出问题…… Coldwings 进士 8 大概是取值间隔过大 样本不够...
“自定义函数拟合”即我们可以自行编写定义各种函数(如幂函数、指数函数等)关系,基于此对现有数据进行拟合。往往需要一些领域内的知识 具体实现可参考 scipy.optimize.curve_fit 官方示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit # 自定义函数 def func(x, a...