最近接触了曲线拟合( curve fitting),在此简单整理一波Python的实现方式依稀记得高中数学课本有提到这个,$x$ 、$y$ 二维坐标。大致是两种方式:一种是看着像啥样或基于先验知识给出常见函数的关系式,通过数据…
지수 함수 curve fitting fromscipy.optimizeimportcurve_fit importmatplotlib.pyplotasplt # a*e^(-b*x)+c deffunc1(x, a, b, c): returna * np.exp(-b * x) + c deffunc2(x, a, b, c): returna *pow(2.7182, -b * x) + c ...
2. import matplotlib.pyplot as plt 3. from scipy.optimize import curve_fit 4. 5. def func(x, a, b, c): 6. return a * np.exp(-b * x) + c 7. 8. # define the data to be fit with some noise 9. xdata = np.linspace(0, 4, 50) 10. y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)...
from lmfit import Model #Import the data and define x, y and the function data = loadtxt('data.dat') x = data[0, :] y = data[1, :] def gaussian1(x, amp, cen, wid): return (amp / (sqrt(2*pi) * wid)) * exp(-(x-cen)**2 / (2*wid**2)) #Fitting gmodel = Model...
在这个代码中,我们实现了一个简单的高斯函数,并用curve_fit来获取最优参数。在最后,我们将拟合结果与原始数据进行对比显示。 类图和状态图 为便于理解我们的高斯拟合实现,可以用UML图示表示系统的结构和状态变化。下面是相关的类图和状态图。 类图 GaussianFitting+generate_data()+fit_data()+plot_results() ...
您可以传递curve_fit自变量的多维数组,但是您的funcX并将其解包为x import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def func(X, a, b, c): x,y = X return np.log(a) + b*np.log(x) + c*np.log(y) # some artificially noisy data to fit ...
并且能对未知的数据进行预测。 代码如下： [python] view plaincopy import matplotlib.py ...
First, we create a new model instance of thisclass,withanycustom parameters that we need,andthen use the `fit` method on thisobjectto fit (ortrain) the model to the sample data. Once this fittingisdone, we can access the parameters that have been estimated using the `get_params` method...
A, B = optimize.curve_fit(linearfitting, x, y)[0] xx = np.arange(0, 2000, 100) yy = A * xx + B plt.plot(xx, yy, c=colors[i], marker=markers[i],label=district[i],linewidth=2) plt.legend(loc=1,bbox_to_anchor=(1.138,1.0),fontsize=12) ...
问Python使用curve_fit来拟合对数函数EN我们使用一个三层的小网络来，模拟函数y = x^3+b函数 1 ...