curve-fitting

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Errore di runtime di curva_fit SciPy, interruzione iterazione

Sto usando scipy.optimize.curve_fit() in modo iterativo. Il mio problema è che, quando mai si è in grado di adattare i parametri di tutto il programma (e quindi l'iterazione) si ferma, questo è l'erro

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Fitting modello polinomiale di dati in R

ho letto le risposte a questo question e sono molto utili, ma ho bisogno di aiuto soprattutto in R. ho un dato esempio dato in R come segue: x <- c(32,64,96,118,126,144,152.5,158) y <- c(99.5,104.8,1

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In Java esiste un'implementazione per l'interpolazione di dati di serie temporali distribuiti in modo non uniforme?

Ho un codice MATLAB che richiede dati di serie temporali uniformemente distribuiti nel tempo per produrre una risposta. Il codice matlab del driver che legge il file di dati esegue anche un interp1 (x

8calore

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Come posso trovare l'equazione di un grafico che collega i punti dati in Matlab?

ho vari appezzamenti (con hold on) come mostrato nella figura seguente: Vorrei sapere come trovare le equazioni di questi sei curve in Matlab. Grazie.

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7risposta

Come adattare una curva morbida ai miei dati in R?

Sto provando a disegnare una curva uniforme in R. Ho il seguente semplice dei dati giocattolo: > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > y [1] 2 4 6 8 7 12 14 16 18 20 Ora, quando ho tracciare con un comand

10calore

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Uso di curve_fit per adattarsi ai dati

Sono nuovo di Scipy e Matplotlib e ho cercato di adattare le funzioni ai dati. Il primo esempio nel Scipy Cookbook funziona in modo fantastico, ma quando lo sto provando con i punti letti da un file,

8calore

2risposta

Raccordo curva 6 ° con numpy/scipy

Ho un requisito molto specifico per l'interpolazione di dati non lineari utilizzando un polinomio di 6 ° grado. Ho visto routine numpy/scipy (scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline) che consen

11calore

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Come posso eseguire un montaggio dei minimi quadrati su più set di dati velocemente?

Sto provando a fare un adattamento gaussiano su molti punti dati. Per esempio. Ho una matrice di dati 256 x 262144. Dove i 256 punti devono essere adattati a una distribuzione gaussiana, e ho bisogno

7calore

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Restrizione dei valori per curve_fit (scipy.optimize)

Sto provando ad adattare una curva di crescita logistica ai miei dati usando curve_fit usando la seguente funzione come input. def logistic(x, y0, k, d, a, b): if b > 0 and a > 0: y = (k *

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raccordo curva con python

Sto provando a montare alcuni dati e cose, so che c'è un semplice comando per farlo con python/numpy/matplotlib, ma non riesco a trovarlo. Penso che sia qualcosa di simile popt,popc = numpy.curvefit(f