首页 > TAG信息列表 > data-fitting

适用于对随机噪声不太敏感的数据点的Python圆拟合

我有一组等距间隔的测得半径(t epsilon误差).该模型是半径为(R)的圆,中心为(r,Alpha),并添加了较小的噪声和一些比噪声大得多的随机误差值. 问题是找到圆模型的中心(r,Alpha)和圆的半径(R).但是它对随机误差应该不太敏感(在下面的数据点7和14). 某些半径可能会丢失,因此简单均值在

用Python拟合总和

假设拟合函数的类型为： 我打算将这种函数适合我拥有的实验数据(x,y = f(x)).但是后来我有些怀疑： >当涉及总和时,如何定义拟合函数？ >一旦定义了函数,即def func(..)return …仍然可以使用scipy.optimize中的curve_fit吗？因为现在与通常的拟合情况相比,其中涉及一组参数s_i和r_i,其中单

python-在SciPy中使用固定参数拟合分布

在SciPy中拟合分布时是否可以固定参数？例如,此代码： import scipy.stats as st xx = st.expon.rvs(size=100) print st.expon.fit(xx, loc=0) 导致非零位置(位置). 当将一些参数提供给拟合函数时,将其视为初始猜测.并且如果将其提供给构造函数(st.expon(loc = 0)),则该分布将变为“

python – 从scipy optimize.least_squares方法获取拟合参数的协方差矩阵

我使用scipy.optimize的least_squares method来执行约束非线性最小二乘优化.我想知道如何获得拟合参数的协方差矩阵以获得拟合参数的误差条？ 这似乎在curve_fit和leastsq中非常清楚,但对于least_squares方法来说并不那么清楚(至少对我而言). 我一直在做的一种方法是因为我知道least_

使用scipy.interpolate.LSQBivariateSplines将2-D样条拟合到带有间隙的噪声数据

我有一个在网格上有矩形数据的numpy数组,并希望在它上面插入二维样条来重现大规模变化,同时消除所有/大部分噪声.数据还有一些区域标记为NaN值无效. 我尝试使用scipy.interpolate.RectBivariateSpline函数,但是差距搞砸了结果.所以我尝试使用同一个包中的LSQBivariateSpline函数,希