我有一个由X和Y坐标组成的散点图。我想使用Least-SquaresFittoaStraightLine来获得最佳拟合线。最小二乘拟合直线是指:如果(x_1,y_1),....(x_n,y_n)是被测数据对，那么最好的直线是y=A+Bx。这是我在python中的代码:#numberofpointsis50A=(sum(x**2)*sum(y)-sum(x)*sum(x*y))/(50*sum(x**2)-(sum(x))**2)B=(50*sum(x*y)-sum(x)*sum(y))/(50*sum(x**2)-(sum(x))**2)print(A,B)这看起来正确吗，我在打印A和
使用curve_fit时来自scipy.optimize为了在python中拟合一些数据，首先定义拟合函数(例如二阶多项式)如下:deff(x,a,b):返回a*x**2+b*x然后进行拟合popt,pcov=curve_fit(f,x,y)但现在的问题是，如果函数包含积分(或离散和)，如何定义第1点中的函数，例如:x和f(x)的实验数据仍然给出，所以第2点与我想象的相似，一旦我可以在python中定义f(x)。顺便说一句，我忘了说这里假设g(t)具有众所周知的形式，并且包含拟合参数，即多项式示例中给出的参数a和b。任何帮助深表感谢。这个问题实际上应该是一个通用问题，帖子中使用的函数只
我正在尝试对许多数据点进行高斯拟合。例如。我有一个256x262144的数据数组。其中256个点需要符合高斯分布，我需要其中的262144个。有时高斯分布的峰值在数据范围之外，因此要获得准确的平均结果曲线拟合是最好的方法。即使峰值在范围内，曲线拟合也会给出更好的sigma，因为其他数据不在范围内。我使用来自http://www.scipy.org/Cookbook/FittingData的代码为一个数据点工作.我试图重复这个算法，但看起来要花大约43分钟才能解决这个问题。是否有已经编写好的并行或更有效地执行此操作的快速方法？fromscipyimportoptimizefromnump
我正在尝试使用scikit-learn中包含的广义线性模型拟合方法来拟合向量自回归(VAR)模型。线性模型具有y=Xw的形式，但系统矩阵X具有非常奇特的结构:它是block对角线的，所有block都是相同的。为了优化性能和内存消耗，模型可以表示为Y=BW，其中B是X的一个block>、Y和W现在是矩阵而不是向量。LinearRegression、Ridge、RidgeCV、Lasso和ElasticNet类很容易接受后一种模型结构。然而，由于Y是二维的，拟合LassoCV或ElasticNetCV失败。我找到了https://github.com/scikit-learn/scikit
我得到了一个数组，当我绘制它时，我得到了一个带有一些噪声的高斯形状。我想适合高斯。这是我已经拥有的，但是当我绘制它时，我没有得到拟合的高斯，而是得到了一条直线。我已经尝试了很多不同的方法，但我就是想不通。random_sample=norm.rvs(h)parameters=norm.fit(h)fitted_pdf=norm.pdf(f,loc=parameters[0],scale=parameters[1])normal_pdf=norm.pdf(f)plt.plot(f,fitted_pdf,"green")plt.plot(f,normal_pdf,"red")plt.plo
我正在尝试拟合用CCD上的光谱仪检测到的线轮廓。为了便于考虑，我提供了一个演示，如果解决了，它与我实际上想要解决的问题非常相似。我看过这个:https://stats.stackexchange.com/questions/46626/fitting-model-for-two-normal-distributions-in-pymc以及其他各种问题和答案，但他们所做的事情与我想做的事情根本不同。importpymcasmcimportnumpyasnpimportpylabaspldefGaussFunc(x,amplitude,centroid,sigma):returnampli
我正在尝试使用自定义概率密度函数来拟合一些实验值的分布。显然，结果函数的积分应该始终等于1，但是简单的scipy.optimize.curve_fit(function,dataBincenters,dataCounts)的结果永远不会满足这个条件。解决此问题的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以定义自己的残差函数，包括一个惩罚参数，如下面的代码中详述，其中事先已知沿区间的积分必须为2.。如果您在没有惩罚的情况下进行测试，您将看到您得到的是传统的curve_fit:importmatplotlib.pyplotaspltimports
我有一组近似于二维曲线的点。我想使用带有numpy和scipy的Python来找到一个近似适合这些点的立方贝塞尔路径，我在其中指定两个端点的确切坐标，并返回其他两个控制点的坐标。我最初认为scipy.interpolate.splprep()可能会做我想做的事，但它似乎迫使曲线通过每个数据点(我想你会想要插值)。我假设我在这方面走错了路。我的问题与此类似:HowcanIfitaBéziercurvetoasetofdata?，除了他们说他们不想使用numpy。我的偏好是在scipy或numpy的某个地方找到我需要的东西。否则，我计划使用numpy实现从该问题的答案之一链接的算法:Ana
我一直在使用numpy(使用最小二乘法)在python中做一些拟合。我想知道是否有一种方法可以让它通过一些固定点来拟合数据？如果没有，是否有python中的另一个库(或我可以链接到的另一种语言-例如c)？注意我知道可以通过将一个固定点移动到原点并将常数项强制为零来强制通过一个固定点，如此处所述，但更普遍地想知道2个或更多固定点点:http://www.physicsforums.com/showthread.php?t=523360 最佳答案 用固定点进行拟合的数学上正确的方法是使用Lagrangemultipliers.基本上，您
我有一个实验数据，我正在尝试使用scipy中的UnivariateSpline函数拟合曲线。数据如下:xy132.404070121.588134111.760112101.771360091.860087081.955789071.910408061.655911051.778952042.624719031.698099023.022607013.303135这是我正在做的:importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportinterpolateyinterp=interpolate.UnivariateSpline(x,y,s=5e8)(x)p
