Результаты поиска по запросу "curve-fitting"
учебник по этому вопросу.
ользую скрипт Python, который находит индексы пиков (или долин в моем случае) вдоль одномерного профиля в определенном диапазоне значений. Моя цель - измерить FWHM для каждой долины интереса.Это пример 1D ...
что приводит к следующему сюжету:
могу построить параболоид после подгонки его с помощью Python? чтобы получить этоучасток [https://i.stack.imgur.com/6kMug.png] import numpy as np import scipy.optimize as opt import matplotlib.pyplot as plt doex = [0.4,0.165,0.165,0.585,0.585] ...
Я предлагаю вам не изменять вопрос после того, как на него был дан ответ. Вопрос о том, как изменить какой-либо текст на осях, наверняка уже есть ответ где-то еще.
ьзуя следующую функцию, можно разместить кубический сплайн на входных точках P: def plotCurve(P): pts = np.vstack([P, P[0]]) x, y = pts.T i = np.arange(len(pts)) interp_i = np.linspace(0, i.max(), 100000 * i.max()) xi = interp1d(i, x, ...
подгонка данных с NumPy
Позвольте мне начать с того, что я получаю не то, что ожидаю, и, возможно, вы можете помочь мне здесь. У меня есть следующие данные: >>> x array([ 3.08, 3.1 , 3.12, 3.14, 3.16, 3.18, 3.2 , 3.22, 3.24, 3.26, 3.28, 3.3 , 3.32, 3.34, 3.36, 3.38, ...
, но поиск минимума может потерпеть неудачу, если данные очень шумные, или модель не подходит для данных (например, согласование синусоидальных данных с экспоненциальной моделью), или сама модель допускает множество локальных минимумов.
нь плохо знаком с Matlab, и я не знаю, как вписать мои точки данных в модель по своему выбору. Мои точки данных не являются полностью экспоненциальными, и я хотел бы вписать свои данные в модель, подобную этой: y = a * e ^ (bx) + c, так как ...
страница публикаций
ема подбора кривой для двумерных данных хорошо известна (НИЗКАЯ и т. Д.), Но с учетом набора точек трехмерных данных, как мне подогнать трехмерную кривую (например, сплайн сглаживания / регрессии) к этим данным? Еще: я пытаюсь найти кривую, ...
scipy.optimize.curvefit: асимметричная ошибка при подгонке
Я пытаюсь приспособить функцию к моим данным, используяscipy.optimize.curvefit. Q=optimization.curve_fit(func,X,Y, x0,ERR)и это работает хорошо. Тем не менее, сейчас я пытаюсь использовать асимметричную ошибку и не знаю, как это сделать - или ...
@ blue-phoenox хорошо, я думал, что люди здесь гениальны, но я думаю, что объясню в следующий раз ..
аюсь сгенерировать линейную регрессию на сгенерированном графике рассеяния, однако мои данные представлены в виде списка, и все примеры, которые я могу найти, используютpolyfit требуют использованияarange. arange не принимает списки, хотя Я искал ...
Определение уклонов с помощью кода R [закрыто]
У меня есть ряд кривых плавления, для которых я хочу определить наклон самой крутой части между минимумом (долина) и максимумом (пик), используя код R (наклон в точке перегиба соответствует точке плавления). Решения, которые я могу себе ...
Почему scipy.optimize.curve_fit не подходит для данных?
Я пытался приспособить функцию к некоторым данным некоторое время, используяscipy.optimize.curve_fit но у меня есть реальные трудности. Я действительно не вижу никакой причины, почему это не сработает. # encoding: utf-8 from __future__ import ...