curve-fitting

    5गर्मी

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    में फिटिंग एल्गोरिदम के बीच अंतर मेरे पास scipy में उपयोग किए गए फिट एल्गोरिदम के बारे में एक प्रश्न है। मेरे कार्यक्रम में, मैं एक्स और केवल y त्रुटियों के साथ y डेटा बिंदुओं का एक सेट है, और यह करने

    8गर्मी

    1उत्तर

    मैं अपने डेटा पर कई गाऊसी फिटिंग करने का एक तरीका ढूंढ रहा हूं। यादृच्छिक संख्या बनाने के लिए मैंने अभी तक पाए गए अधिकांश उदाहरणों को सामान्य वितरण का उपयोग किया है। लेकिन मुझे अपने डेटा की साजिश को द

    7गर्मी

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    का उपयोग करके घातीय आधारित वक्र-फ़िट, मैं Math.Net लाइब्रेरी के लिए बहुत नया हूं और मुझे घातीय फ़ंक्शन के आधार पर वक्र-फिटिंग करने की कोशिश करने में समस्याएं आ रही हैं। f(x) = a*exp(b*x) + c*exp(d*x)

    5गर्मी

    1उत्तर

    का उपयोग कर सबसे उपयुक्त मानकों का पता लगाएं मैं एक ची-वर्ग वितरण, जिसका पीडीएफ के साथ फिट करने के लिए चाहते हैं: जहां बीटा परिवर्तनीय है, डी 1 और बीटा_जेरो 2 पैरामीटर हैं। मेरा प्रश्न है: पायथन का उप

    10गर्मी

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    का उपयोग कर वक्र फिट की गुणवत्ता को कम करना मैं डेटा के लिए गॉसियन वक्र फिट करने के लिए सिसिसी वक्रफिट का उपयोग कर रहा हूं, और फिट की गुणवत्ता का विश्लेषण करने में रूचि रखता हूं। मुझे पता है कि वक्रफि

    7गर्मी

    1उत्तर

    की त्रुटि क्या है, मैं कुछ डेटा के लिए रैखिक फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। पूर्व (जहां डब्ल्यू नमूने मुझे लगता है कि मूल्य, बिंदु (x=0, y=0) के लिए अर्थात के लिए है की संख्या है मैं केवल 1 माप है और व

    5गर्मी

    1उत्तर

    देता fit1, fit_err1, _, _, _ = np.polyfit(xint[:index_max], yint[:index_max], 2, full=True) अपने डेटा के कुछ कुछ उदाहरण के लिए, चर fit_err1 हालांकि रिक्त है फिट सफल था, यानी fit1 खाली नहीं है! क्या कि

    24गर्मी

    5उत्तर

    मैं के रूप में एक डेटा के लिए Fig.1 में दिखाया गया piecewise रैखिक फिट फिट करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ सेट यह आंकड़ा तर्ज पर स्थापना द्वारा प्राप्त हुई थी। मैंने कोड का उपयोग करके एक टुकड़ेदार रैखिक

    7गर्मी

    4उत्तर

    में एल एम और NLS का उपयोग कर फिट मैं वक्र फिटिंग और Stackoverflow पर कई पदों में अभी शुरुआत कर रहा हूँ वास्तव में मुझे मदद मिली। मैंने lm और nls का उपयोग करके अपने डेटा में एक साइन वक्र फिट करने की को

    30गर्मी

    3उत्तर

    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