x=np.linspace(0,4,50)# 生成自变量x,范围是0到4,共50个数据点y=exponential_func(x,2.5,1.3,0.5)# 生成因变量y,使用指数函数生成 1. 2. 现在,我们可以使用curve_fit来拟合这些数据: popt,pcov=curve_fit(exponential_func,x,y) 1. 拟合完成后,curve_fit函数会返回两个
最后,我们通过绘制原始数据和拟合曲线来可视化结果。 # 绘图plt.scatter(x_data,y_data,label='Data',color='blue')plt.plot(x_data,exp_func(x_data,*popt),label='Fitted Curve',color='red')plt.title('Exponential Fit')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.legend()plt.show() 1. 2. 3. 4....
在这个示例中,我们首先定义了一个指数函数exponential_func,然后生成了一组模拟数据。接下来,使用curve_fit函数拟合指数函数,并提取拟合后的参数。最后,使用matplotlib库绘制了原始数据和拟合曲线。 指数函数的拟合在很多领域都有应用,比如经济学中的经济增长模型、生物学中的细胞增长模型等。在云计算领域,指数函数的拟合...
进行指数曲线拟合: popt, pcov = curve_fit(exponential_func, x_data, y_data) 其中,popt是拟合参数的值,pcov是拟合协方差矩阵。 输出拟合参数的值: print(popt) 这将打印出拟合参数的值。 完整代码如下所示: fromscipy.optimizeimportcurve_fitimportnumpyasnpdefexponential_func(x, a, b, c):returna *...
import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt 定义指数函数模型: 代码语言:txt 复制 def exponential_func(x, a, b, c): return a * np.exp(b * x) + c 其中,a、b、c是拟合参数。 准备数据: ...
>>> x = numpy.array([10, 19, 30, 35, 51])>>> y = numpy.array([1, 7, 20, 50, 79])>>> scipy.optimize.curve_fit(lambda t,a,b: a*numpy.exp(b*t), x, y)(array([ 5.60728326e-21, 9.99993501e-01]), array([[ 4.14809412e-27, -1.45078961e-08], ...
_=curve_fit(exponential_func,months,y,p0=(1,0.01))y_exp_pred=exponential_func(months,*params_exp)predictions["Exponential指数"]=y_exp_predmse_scores["Exponential指数"]=mean_squared_error(y,y_exp_pred)r2_scores["Exponential指数"]=r2_score(y,y_exp_pred)fit_expressions["Exponential指数"]=...
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) ...
popt, pcov = curve_fit(exponential, X, Y) Y_new = exponential(X_new, *popt) plt.scatter(X, Y, label='Original Data') plt.plot(X_new, Y_new, label='Fitted Curve', color='red') plt.legend() plt.show() 通过改变拟合函数的形式,我们可以得到不同的拟合效果。这说明高阶拟合方法是非常...
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 Python