(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口; (4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有: * Custom Equations:用户自定义的函数类型 * Expone
coefinenumerate(coefficients[::-1]):fit_expression+=f" +{coef:.2f}* x{'^' + str(i+1) if i > 0 else ''}"fit_expressions[model_name]=fit_expression# 重新拟合指数模型defexponential_func(x,a,b):returna*np.exp(b*x)params_exp,_=curve_fit(exponential_func,months,y,p0=(1,0.01))...
1、使用curve_fit进行数据拟合 curve_fit函数通过最小化残差平方和(Least Squares)来找到最优参数。其基本用法如下: from scipy.optimize import curve_fit 使用curve_fit进行数据拟合 params, covariance = curve_fit(model, x_data, y_data) 提取拟合参数 param_1, param_2, ... = params 2、拟合结果的...
命令行的方式不再赘述,不是本笔记的重点,简明的命令在前面的例子中已有。 在曲线拟合工具箱的对话框中单击fitting按钮打开fitting对话框进行设置,实现曲线拟合。 同时给出了一些常用的拟合类型: Exponential:指数拟合包括两种形式 [Math Processing Error] [Math Processing Error] Fourier:傅里叶拟合 Gaussian:高斯法 I...
print("指数值:", exponential_values) 三、使用SCIPY库进行数值计算 SciPy是基于NumPy构建的,用于科学计算的Python库。它提供了许多高级数学函数和算法。 1、线性代数 SciPy的线性代数模块提供了矩阵分解、求逆等功能。 from scipy import linalg 创建矩阵
from scipy.optimize import curve_fit #Define a function(here a exponential function is used) def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c #Create the data to be fit with some noise xdata = np.linspace(0, 4, 50) ...
简单指数平滑（Simple Exponential Smoothing）用于平滑具有趋势和季节性的数据。双指数平滑（Double Exponential Smoothing）用于平滑具有趋势但无季节性的数据。三重指数平滑（Triple Exponential Smoothing）用于平滑同时具有趋势和季节性的数据。递归更新：指数平滑是一种递归方法，它将先前的平滑结果与新数据点相结合，以...
x_fit = np.linspace(min(x_data), max(x_data), 100) y_fit = exp_func(x_fit, a_fit, b_fit) plt.plot(x_fit, y_fit, color='red', label='Fitted function') # 添加图例和标签 plt.legend() plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Exponential Function Fitting') plt.show(...
plt.plot(x_fit, y_fit,'r-', label='Fitted curve') plt.legend() plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Double Exponential Function Fitting') plt.show() 拟合结果分析 拟合结果如下图所示: 我们可以看到,拟合曲线很好地展现了数据的趋势,说明双指数函数是一个较好的模型来描述数据。 模型...
linear fit:线性拟合 nonlinear curve fit:非线性拟合,可进入窗口选择所需的拟合形式。 在category中,exponential为指数拟合,logarithm为对数拟合。 选择category后,可进入function中选择具体的系数格式。 制定需要拟合的变量,进行拟合,图中会给出拟合函数的参数、不确定度 ...