我的目标是将一些数据拟合到多项式函数中，并获得包含拟合参数值的实际方程。我改编了thisexample根据我的数据，结果符合预期。这是我的代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportRidgefromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportmake_pipelinex=np.array([0.,4.,9.,12.,16.,20.,24.,27.])y=np.array([2.9,
我正在尝试使用powerlaw将幂律拟合到经验数据模块。我创建了以下遵循指数2的幂律分布的数据:x=range(1,1000)y=[]foriinx:y.append(i**(-2))我期望拟合幂律的指数为2。但是，所得指数与理论值偏差很大:fitted_pl=powerlaw.Fit(y)fitted_pl.alphaOut[115]:1.4017584065981563您能否告知为什么会发生这种情况，或者指出我在这里做错了什么？感谢您的热心回答! 最佳答案 正如@DSM指出的那样，幂律模块处理的是将指数拟合到从幂律分布中提取/生
我是scikit-learn的新手，但它满足了我的期望。现在，令人抓狂的是，唯一剩下的问题是我找不到如何打印(或者更好的是，写入一个小文本文件)它估计的所有系数，它选择的所有特征。有什么方法可以做到这一点？与SGDClassifier相同，但我认为它对于所有可以适合的基础对象都是相同的，无论是否有交叉验证。完整脚本如下。importscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmultiprocessingasmpfromsklearnimportgrid_searchfromsklearnimportcross_validationfro
问题背景在Python中使用scikit-learn，我尝试将二次多项式曲线拟合到一组数据，以便模型的形式为y=a2x^2+a1x+a0和an系数将由模型提供。问题我不知道如何使用该程序包来拟合多项式曲线，而且关于如何进行拟合的清晰引用资料似乎少得惊人(我已经查找了一段时间)。我看过thisquestionondoingsomethingsimilarwithNumPy,还有thisquestionwhichdoesamorecomplicatedfitthanIrequire.好的解决方案应该是什么样的希望，一个好的解决方案会像这样解决(示例改编self正在使用的线性拟合代码):x=
我需要拟合多元高斯分布，即为python中给定的音频特征数据集获取最近的多元高斯分布的均值向量和协方差矩阵。音频特征(MFCC系数)是一个NX13矩阵，其中N约为4K。有人可以在python中概述适合高斯数据的包和技术吗？ 最佳答案 使用numpy包。numpy.mean和numpy.cov会给你高斯参数估计。假设您有13个属性，N是观察次数，您需要在调用numpy.cov时设置rowvar=0Nx13矩阵(或将矩阵的转置作为函数参数传递)。如果你的数据在numpy数组data中:mean=np.mean(data,axis=0)c
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭3年前。Improvethisquestion嗨，我想问问我的python用户，他们是如何进行线性拟合的。过去两周我一直在寻找执行此任务的方法/库，我想分享我的经验:如果您想根据最小二乘法执行线性拟合，您有多种选择。例如，您可以在numpy和scipy中找到类。我自己选择了linfit提供的那个(它遵循IDL中linfit函数的设计):http://nbviewer.ipython.org/github/djpi
我使用了在问题HowtoapplypiecewiselinearfitinPython?中找到的一些代码,执行具有单个断点的分段线性逼近。代码如下:fromscipyimportoptimizeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinex=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15],dtype=float)y=np.array([5,7,9,11,13,15,28.92,42.81,56.7,70.59,84.47,98.36,112.25,126.14,14
我有一个数据集，我知道它服从帕累托分布。有人能告诉我如何在Scipy中拟合这个数据集吗？我运行了以下代码，但我不知道返回给我的是什么(a、b、c)。还有，得到a,b,c后，如何计算方差呢？importscipy.statsasssimportscipyasspa,b,c=ss.pareto.fit(data) 最佳答案 要非常小心拟合幂律!!许多报道的幂律实际上与幂律的拟合很差。参见Clausetetal.有关所有详细信息(如果您无权访问该期刊，也可以在arxiv上查看)。他们有一个companionwebsite到现在链接到Pyt
我正在尝试将曲线拟合到散点图的边界。Seethisimageforreference.我已经使用以下(简化的)代码完成了匹配。它将数据帧切成小的垂直strip，然后在这些宽度为width的strip中找到最小值，忽略nan。(函数单调递减。)deffunc(val):"""returnssomefunctionof'val'"""returnval*2foriinrange(0,max_val,width)):_df=df[(df.val>i)&(df.val然后我使用scipy.optimize.curve_fit进行拟合。我的问题是:是否有更自然或pythonic的方法来做到这一点
我有很多x-y数据点在y轴上有错误，我需要用非线性函数拟合它们。这些函数在某些情况下可以是线性的，但更常见的是指数衰减、高斯曲线等。SciPy通过scipy.optimize.curve_fit支持这种拟合，我还可以指定每个点的权重。这给了我很好的加权非线性拟合。从结果中，我可以提取参数及其各自的错误。只有一个警告:错误仅用作权重，但不包含在错误中。如果我将所有数据点的误差加倍，我预计结果的不确定性也会增加。所以我构建了一个测试用例(sourcecode)来测试它。配合scipy.optimize.curve_fit给我:Parameters:[1.999007562.99695535
