मेरे पास कुछ बिंदु हैं और मैं इस बिंदु के लिए वक्र फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे पता है कि scipy.optimize.curve_fit फ़ंक्शन मौजूद है, लेकिन मुझे दस्तावेज़ को समझ में नहीं आता है, यानी इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।पायथन numpy/scipy वक्र फिटिंग
मेरे अंक: np.array([(1, 1), (2, 4), (3, 1), (9, 3)])
किसी को भी ऐसा करने के लिए तरीके की व्याख्या कर सकते हैं?
मैं सुझाव है कि आप सरल बहुपद फिट के साथ शुरू करने के लिए एक समारोह f है कि आप अंक का एक सेट करने के लिए पता होना चाहिए फिट करने के लिए scipy.optimize.curve_fit की कोशिश करता।
यह एक साधारण 3 डिग्री बहुपद numpy.polyfit और poly1d का उपयोग कर फिट है, पहले एक कम से कम वर्गों बहुपद फिट करता है और दूसरी नई अंक गणना करता है:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
points = np.array([(1, 1), (2, 4), (3, 1), (9, 3)])
# get x and y vectors
x = points[:,0]
y = points[:,1]
# calculate polynomial
z = np.polyfit(x, y, 3)
f = np.poly1d(z)
# calculate new x's and y's
x_new = np.linspace(x[0], x[-1], 50)
y_new = f(x_new)
plt.plot(x,y,'o', x_new, y_new)
plt.xlim([x[0]-1, x[-1] + 1 ])
plt.show()
यह केवल दिए गए डेटासेट के साथ काम करता है।लेकिन जब मैं अंक बदलता हूं, तो अधिकांश मामलों में केवल दो बिंदुओं के बीच वक्र होता है। क्यूं कर? – Dmitri
यह तब तक किसी भी डेटासेट के साथ काम करता है जब तक आप डेटा सही तरीके से प्रदान करते हैं, यह एक ही आकार के दो सरणी हैं, उदाहरण के लिए: 'x = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 'और 'y = np.array ([0.2, 1, 1.2, 3, 0.8, 1.1])' – jabaldonedo
यह निम्नलिखित डेटासेट के साथ केवल दो पंक्तियों के बीच वक्र खींचता है: x = np.array ([0।, 1., - 1., .5]) वाई = एनपी.एरे ([0।, 1., .9, .7]) – Dmitri
आपको पहले अपने numpy सरणी को दो अलग-अलग सरणी में एक्स और वाई मानों को अलग करने की आवश्यकता होगी।
x = [1, 2, 3, 9]
y = [1, 4, 1, 3]
curve_fit को एक ऐसा फ़ंक्शन भी चाहिए जो आपके इच्छित फिट प्रकार प्रदान करता हो। उदाहरण के लिए, एक रेखीय फिट की तरह
def func(x, a, b):
return a*x + b
scipy.optimize.curve_fit(func, x, y) एक समारोह का प्रयोग करेंगे एक numpy सरणी दो सरणियों युक्त वापस आ जाएगी: पहला a और b के लिए मूल्यों में शामिल होंगे, जो आपके डेटा फिट है, और दूसरा सहप्रसरण हो जाएगा इष्टतम फिट पैरामीटर का।
यहां आपके द्वारा प्रदान किए गए डेटा के साथ एक रैखिक फिट के लिए एक उदाहरण दिया गया है।
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x = np.array([1, 2, 3, 9])
y = np.array([1, 4, 1, 3])
def fit_func(x, a, b):
return a*x + b
params = curve_fit(fit_func, x, y)
[a, b] = params[0]
इस कोड को वापस आ जाएगी a = 0.135483870968 और b = 1.74193548387
यहाँ अपने अंक और रैखिक फिट ... जो स्पष्ट रूप से एक बुरा एक है के साथ एक साजिश है, लेकिन आप जो कुछ भी प्रकार प्राप्त करने के लिए फिटिंग समारोह को बदल सकते हैं फिट आप चाहते हैं।
का उपयोग करके सबसे आसान तरीका है क्या आप एक उदाहरण भी प्रदान कर सकते हैं? – Bob
अजगर वक्र ढाले पुस्तकालय pyeq2, बीएसडी लाइसेंस, Google Code Repository पर उपलब्ध है:
https://github.com/zunzun/pyeq2
यह समानांतर प्रोग्रामिंग और उपयोगकर्ता परिभाषित कार्यों सहित कई उदाहरणों के साथ आता है, और आप पर मुक्त करने के लिए ऑनलाइन यह कोशिश कर सकते हैं:
मैं लेखक हूँ, इसलिए यदि आप किसी भी प्रश्न हैं, तो मुझे ईमेल सीधे का उपयोग कर ईमेल पता [email protected] - मैं आपकी मदद करने और उदाहरण के साथ चलने और चलाने के लिए अपनी पूरी कोशिश करूंगा।
ज़ुनज़ुन लिंक नीचे है .... –
मेरी दृष्टि साइट को चलाने के लिए बहुत खराब हो गई , हालांकि मैं अभी भी वर्तमान समय के लिए अपनी दाहिनी आंख से पढ़ सकता हूं। यदि आप अपने सर्वर पर मूल साइट कोड का उपयोग करना चाहते हैं, तो यह अब https://github.com/zunzun/zunzunsite3 (पायथन 3) या https://github.com/zunzun/zunzunsite (पायथन पर github पर है) 2)। –
आप किस तरह का वक्र फिट करना चाहते हैं? बहुपद? – jabaldonedo
हां, बहुपद – Bob
तो मेरे उत्तर पर नज़र डालें, numpy – jabaldonedo