importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit# 生成一些示例数据x_data=np.linspace(0,4,50)y_data=np.exp(-x_data)+np.random.normal(0,0.1,x_data.size)# 定义要拟合的非线性函数defmodel_func(x,a,b):returna*np.exp(-b*x)# 使用 curve_fit 进行拟合popt,pcov=cu...
10,100)y_fit=model_func(x_fit,*params)# 计算拟合值plt.plot(x_fit,y_fit,label='Fitted Curve',color='blue')# 绘制拟合结果plt.legend()plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Nonlinear Curve Fitting')plt.show()# 显示图形
popt, pcov = curve_fit(func, x, y) # 绘制原始数据和拟合曲线 plt.scatter(x, y, label='Original Data') plt.plot(x, func(x, *popt), color='red', label='Fitted Curve') plt.legend() plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Nonlinear Curve Fitting using SciPy') plt.show()...
least_squares : Minimize the sum of squares of nonlinear functions. scipy.stats.linregress : Calculate a linear least squares regression for two sets of measurements. Notes --- With ``method='lm'``, the algorithm uses the Levenberg-Marquardt algorithm through...
popt, pcov = curve_fit(func, X, ydata) #输出拟合结果 print("拟合参数:", popt) ``` 四、非线性方程拟合(Nonlinear Equation Fitting) 非线性方程拟合可以用于更一般的数据拟合问题。Python中可以使用scipy库的leastsq函数进行非线性方程拟合。以下是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np from...
an R package for adding trendline and confidence interval of basic linear or nonlinear models and show equation to plot. 作者见下图。 首先安装并导入basicTrendline。 install.packages('basicTrendline') library(basicTrendline) 准备数据。 # prepare data ...
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
plt.title('Nonlinear Regression') # 显示图形 plt.show() 在上述代码中,我们首先给出了示例的散点数据x_data和y_data。然后,定义了要进行拟合的非线性函数nonlinear_func,在这个示例中我们使用了指数函数。接下来,使用curve_fit函数进行拟合。该函数的第一个参数是要拟合的函数,第二个和第三个参数是输入的x和...
4. 非线性拟合(Nonlinear Fitting),非线性拟合适用于数据拟合问题中的非线性模型。在Python中,可以使用`scipy.optimize.curve_fit`函数进行非线性拟合。该函数需要定义一个拟合函数,并提供离散点的横坐标和纵坐标作为输入。 除了上述方法,还有其他一些拟合方法,如局部加权回归(Locally Weighted Regression)和高斯过程回归...
# 绘制拟合曲线plt.scatter(x,y,label='Data points')plt.plot(x,model_func(x,*popt),color='red',label='Fitted curve',linewidth=2)plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Nonlinear Fitting Result')plt.legend()plt.show() 1.