Suchergebnisse für Anfrage "curve-fitting"
Gaußsche Anpassung an Histogrammdaten in Python: Trust Region gegen Levenberg Marquardt
Mein Histogrammplot zeigt deutlich zwei Peaks. Bei einer Kurvenanpassung mit einem doppelten Gaußschen Wert wird jedoch nur ein Peak angezeigt. Es folgte fast jede Antwort, die im Stapelüberlauf angezeigt wurde. Aber es gelang mir nicht, das ...
Implementieren eines gebrochenen Potenzgesetzes als Anpassungsfunktion in Origin
Guten Tag, ich versuche, den Function Builder in Origin (OriginLab) zu verwenden, um eine neue Funktion zu erstellen, die dem gebrochenen Potenzgesetz (@) entsprichhttp: ...
R: Fehler in `nls` abfangen
Ich passe einige Exponentialdaten mit @ nls. Der Code, den ich benutze, ist: fit <- nls(y ~ expFit(times, A, tau, C), start = c(A=100, tau=-3, C=0))expFit ist definiert al expFit <- function(t, A, tau, C) { expFit <- A*(exp(-t/tau))+C ...
Verwenden Sie R, um eine Kurve mit einer bestimmten Gleichung an einen Datensatz anzupassen
Ich verwende R. Ich möchte eine bestimmte Gleichung verwenden, um eine Kurve an einen meiner Datensätze anzupassen (im Anhang). > dput(data) structure(list(Gossypol = c(1036.331811, 4171.427741, 6039.995102, 5909.068158, 4140.242559, ...
Interpolieren einer geschlossenen Kurve mit scipy
Ich schreibe ein Python-Skript, um eine bestimmte Menge von Punkten mit Splines zu interpolieren. Die Punkte werden durch ihr @ definie[x, y] Koordinaten. Ich habe versucht, diesen Code zu verwenden: x = np.array([23, 24, 24, 25, 25]) y = ...
Mit scipy curve_fit für eine variable Anzahl von Parametern
Ich habe eine Anpassungsfunktion mit der Form: def fit_func(x_data, a, b, c, N)wobei a, b, c Listen von lenth N sind, von denen jeder Eintrag ein variabler Parameter ist, der in scipy.optimize.curve_fit () optimiert werden soll, und N eine feste ...
SciPy-Kurvenanpassung schlägt fehl Potenzgesetz
So, ich versuche, einen Datensatz mit einem Potenzgesetz der folgenden Art zu versehen: def f(x,N,a): # Power law fit if a >0: return N*x**(-a) else: return 10.**300 par,cov = scipy.optimize.curve_fit(f,data,time,array([10**(-7),1.2]))wobei ...
Anpassen einer exponentiell modifizierten Gaußkurve an Daten mit Python
Ich habe einen Datensatz und eine Schätzung der Kerneldichte für diese Daten. Ich glaube, der KDE sollte einigermaßen gut durch ein @ beschrieben werde exponentiell modifizierter ...