我在3D空间中有一组x、y、z点和另一个名为charge的变量，它表示沉积在特定x、y、z坐标中的电荷量。我想对此数据进行加权(根据检测器中沉积的电荷量加权，这恰好对应于更多电荷的更高权重)，使其通过给定点，即顶点。现在，当我为2D执行此操作时，我尝试了各种方法(将顶点带到原点并对所有其他点进行相同的转换并强制拟合通过原点，使顶点非常高重量)，但没有一个比得上Jaime在这里给出的答案:Howtodoapolynomialfitwithfixedpoints它使用了拉格朗日乘数的方法，我从一门本科高级多变量类(class)中隐约熟悉这种方法，但除此之外并不多，而且代码的转换似乎并不像添
我有一些数据(X射线衍射)如下所示:我想对这个数据集进行高斯拟合，以获得“更宽”部分的FWHM。7度左右的双峰不是重要信息，来自不需要的来源。为了让自己更清楚，我想要这样的东西(我用油漆画的:)):我尝试使用以下代码在python中编写脚本:importmathfrompylabimport*importnumpyasnpimportscipyasspimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fitdata2=np.loadtxt('FWHM.spc')x2,y2=data2[:,0],data2[:,7]plt
有人可以告诉我如何使用部分拟合在sklearn中使用集成。我不想重新训练我的模型。或者，我们可以通过预训练模型进行集成吗？例如，我已经看到投票分类器不支持使用部分拟合进行训练。 最佳答案 Mlxtend库有一个VotingEnsemble的实现，它允许您传入预拟合模型。例如，如果您有三个预训练模型clf1、clf2、clf3。以下代码将起作用。frommlxtend.classifierimportEnsembleVoteClassifierimportcopyeclf=EnsembleVoteClassifier(clfs=[cl
我有一些带有簇(停止位置)的二维数据(GPS数据)，我知道这些数据类似于具有特征标准差(与GPS样本的固有噪声成比例)的高斯分布。下图可视化了一个样本，我希望它有两个这样的集群。图像宽25米，高13米。sklearn模块有一个函数sklearn.mixture.GaussianMixture这使您可以将高斯混合拟合到数据中。该函数有一个参数covariance_type，它使您能够假设有关高斯形状的不同内容。例如，您可以使用'tied'参数假设它们是统一的。但是，假设协方差矩阵保持不变似乎并不直接可行。从sklearn源代码来看，进行修改以启用此功能似乎微不足道，但使用允许此功能的更新
以下代码为我提供了一个非常漂亮的fiddle图(以及其中的箱线图)。importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfoo=np.random.rand(100)sns.violinplot(foo)plt.boxplot(foo)plt.show()到目前为止一切顺利。但是，当我查看foo时，该变量不包含任何负值。seaborn情节在这里似乎具有误导性。普通的matplotlib箱线图给出的结果更接近我的预期。如何制作更合适的fiddle图(不显示假负值)？ 最佳答案
我正在尝试获取某些x,y数据(可用here)的指数拟合的置信区间。这是我必须找到最适合数据的指数的MWE:frompylabimport*fromscipy.optimizeimportcurve_fit#Readdata.x,y=np.loadtxt('exponential_data.dat',unpack=True)deffunc(x,a,b,c):'''Exponential3-paramfunction.'''returna*np.exp(b*x)+c#Findbestfit.popt,pcov=curve_fit(func,x,y)printpopt#Plotdataand
我正在尝试使用statsmodels将泊松分布拟合到我的数据中，但我对得到的结果以及如何使用该库感到困惑。我的真实数据将是一系列数字，我认为我应该能够将其描述为具有泊松分布和一些异常值，因此最终我想对数据进行稳健拟合。但是出于测试目的，我只是使用scipy.stats.poisson创建了一个数据集samp=scipy.stats.poisson.rvs(4,size=200)因此，为了使用statsmodels来适应这个，我认为我只需要有一个恒定的“endog”res=sm.Poisson(samp,np.ones_like(samp)).fit()打印res.summary()Po
scipylib中的leastsq方法对某些数据拟合曲线。这种方法意味着在这个数据中Y值取决于一些X参数。并计算Y轴上曲线与数据点的最小距离(dy)但是如果我需要计算两个轴(dy和dx)上的最小距离怎么办有什么方法可以实现这个计算吗？这是使用单轴计算时的代码示例:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleastsqxData=[somedata...]yData=[somedata...]defmFunc(p,x,y):returny-(p[0]*x**p[1])#istakesintoaccountonlyyaxisplsq,pcov=leas
我在具有24GB内存的Windows864位系统上运行Python2.7(64位)。在对通常的Sklearn.linear_models.Ridge进行拟合时，代码运行良好。问题:但是，当使用Sklearn.linear_models.RidgeCV(alphas=alphas)进行拟合时，我遇到了显示的MemoryError错误在执行拟合过程的rr.fit(X_train,y_train)行下方。我怎样才能避免这个错误？代码片段deffit(X_train,y_train):alphas=[1e-3,1e-2,1e-1,1e0,1e1]rr=RidgeCV(alphas=alphas
我正在寻找一种通过一些实验数据绘制曲线的方法。数据显示了一个具有浅梯度的小线性区域，然后是一个阈值后的陡峭线性区域。我的数据在这里:http://pastebin.com/H4NSbxqr我可以相对容易地用两条线来拟合数据，但我更想用一条连续的线来理想地拟合——它应该看起来像两条线，用一条平滑的曲线将它们连接在阈值附近(数据中约5000，如图所示以上)。我尝试使用scipy.optimizecurve_fit并尝试一个包含直线和指数之和的函数:y=a*x+b+c*np.exp((x-d)/e)虽然经过无数次尝试，还是没有找到解决办法。如果有人有任何建议，无论是关于拟合分布/方法的选择还
