importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleast_squares# 定义模型函数defmodel(x):returnx[0]*np.exp(-x[1]*np.arange(len(data)))# 定义残差函数defresiduals(x,data):returndata-model(x)# 初始参数猜测x0=[1,0.1]result=least_squares(residuals,x0,args=(data,))print(f'拟合参数:{result.x}') 1...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportleastsq# 生成模拟数据np.random.seed(0)x=np.linspace(0,10,100)y=2.5*x+np.random.normal(size=x.size)# 定义目标函数defresiduals(params,x,y):a,b=paramsreturny-(a*x+b)# 初始参数initial_params=[1,1]# 调用leastsq进行拟合result...
def least_squares( fun, x0, jac='2-point', bounds=(-np.inf, np.inf), method='trf', ftol=1e-8, xtol=1e-8, gtol=1e-8, x_scale=1.0, loss='linear', f_scale=1.0, diff_step=None, tr_solver=None, tr_options={}, jac_sparsity=None, max_nfev=None, verbose=0, args=(),...
>>>deffun_rosenbrock(x):#还是rosenbrock函数...returnnp.array([10 * (x[1] - x[0]**2), (1 -x[0])])>>>fromscipy.optimizeimportleast_squares>>> x0_rosenbrock = np.array([2, 2])>>> res_1 =least_squares(fun_rosenbrock, x0_rosenbrock)>>> res_1.x#优化后的参数array([ 1.,...
1.多项式拟合(Polynomial Fitting):多项式拟合是一种基本的拟合方法,它使用多项式函数来逼近数据。多项式拟合可以通过最小二乘法(Least Squares Method)或使用多项式拟合函数(如`numpy.polyfit`)来实现。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
PLS,即偏最小二乘(Partial Least Squares),是一种广泛使用的回归技术,用于帮助客户分析近红外光谱数据。如果您对近红外光谱学有所了解,您肯定知道近红外光谱是一种次级方法,需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健,就可以继续使用近红外数据预测感兴趣...
SciPy是基于Python的Numpy扩展构建的数学算法和函数的集合。通过为用户提供便于操作和可视化数据的高级命令和类，为交互式Python会话增加了强大的功能。8种方法实现线性回归 方法一：Scipy.polyfit( ) or numpy.polyfit( )这是一个最基本的最小二乘多项式拟合函数（least squares polynomial fit function），接受数据集和...
PLS,即偏最小二乘(Partial Least Squares),是一种广泛使用的回归技术,用于帮助客户分析近红外光谱数据。如果您对近红外光谱学有所了解,您肯定知道近红外光谱是一种次级方法,需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健,就可以继续使用近红外数据预测感兴趣...
随着Python的普及,越来越多的数据分析需求被提上了日程。其中,OLS(OrdinaryLeastSquares)回归分析作为一种常用的统计方法,在Python中也有着广泛的应用。本文将详细介绍Python中OLS回归分析的用法,帮助读者更好地理解和应用这一方法。 一、OLS回归分析的基本原理 OLS回归分析是一种通过最小化样本数据中误差平方和的方法...
SciPy是基于Python的Numpy扩展构建的数学算法和函数的集合。通过为用户提供便于操作和可视化数据的高级命令和类,为交互式Python会话增加了强大的功能。 8种方法实现线性回归 方法一:Scipy.polyfit( ) or numpy.polyfit( ) 这是一个最基本的最小二乘多项式拟合函数(least squares polynomial fit function),接受数据集和...