我有一个 python 函数,它接受一堆(1 或 2)个参数并返回一个 2D 数组。我一直在尝试使用scipycurve_fit和least_squares优化输入参数,以便生成的二维数组与另一个预先制作的二维数组相匹配。我遇到了这两种方法都返回初始猜测作为收敛解决方案的问题。在从我的头上扯下很多头发后,我发现问题是,由于它对初始猜测的小...
from scipy.ndimage import morphology squares_dt = morphology.distance_transform_cdt(squares) 只需要选择合适的阈值将距离数组squares_dt转换成二值数组,就可以实现矩形区域的分 离,其效果和腐蚀算法类似。 squares_core中每个矩形区域都缩得足够小,以至于没有任何两块 区域之间有连通的路径。.其效果如图3-56(右...
2、全局(强力)优化例程(例如,盆地跳动,differential_evolution) 3、最小二乘最小化(least_squares)和曲线拟合(curve_fit)算法 4、标量单变量函数最小化器(minimum_scalar)和根查找器(牛顿) 5、使用多种算法(例如,混合鲍威尔,莱文贝格-马夸特或大型方法,例如牛顿-克里洛夫)的多元方程组求解器(root)。 详见: ...
我可以直接使用sci_py.optimize.least_squares来解决这个问题，因为它将元组作为输入，而不是直接使用变量...
我可以直接使用sci_py.optimize.least_squares来解决这个问题，因为它将元组作为输入，而不是直接使用变量...
scipy.optimize.leastsq:用于解决非线性最小二乘问题,不过该函数在SciPy的新版本中已被least_squares取代。 scipy.optimize.least_squares:是leastsq的改进版,用于解决非线性最小二乘问题,具有更好的性能和灵活性。 scipy.optimize.curve_fit:提供了一个更高级别的接口,用于拟合非线性曲线,内部使用了least_squares。3...
scipy.optimize.least_squares(res,[1] + [0]*nParams, kwargs={'H1':H1,'H2':H2}) 35 return result['x'] Cell In[5], line 17, in coupled_1(x, g, *params, **kwargs) 14 H1, H2 = kwargs.values() # H1 and H2 are dictionaries containing the two curves 15 # to be fit, '...
相比之下least-squares,最终被调用的curve_fit正是这样做的。然而,如果函数不连续,则近似梯度以及由此得出的任何雅可比行列式都有些问题。如前所述,这种不连续性是由np.clip. 移除后,人们可以很容易地看到,猜测P0并不像包含剪裁在内的情况下看起来那么好。不过, 确实curve_fit会随着 的增加而收敛maxfev=5000,而...
>>> plt.plot(x, y, 'o', label='data') >>> xx = np.linspace(0, 9, 101) >>> yy = p[0] + p[1]*xx**2 >>> plt.plot(xx, yy, label='least squares fit, $y = a + bx^2$') >>> plt.xlabel('x') >>> plt.ylabel('y') >>> plt.legend(framealpha=1, shadow=Tru...
curve_fit– 使用非线性最小二乘法拟合 6.标量函数求根 brentq—classic Brent (1973) brenth—A variation on the classic Brent(1980) ridder—Ridder是提出这个算法的人名 bisect—二分法 newton—牛顿法 fixed_point 7.多维函数求根 fsolve—通用 broyden1—Broyden’s first Jacobian approximation. ...