curve-fitting

10गर्मी

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मैं scipy और matplotlib के लिए नया हूं, और मैं डेटा पर फ़ंक्शंस फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। Scipy Cookbook में पहला उदाहरण शानदार रूप से काम करता है, लेकिन जब मैं इसे फ़ाइल से पढ़ने वाले बिंदुओं के

8गर्मी

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6 वें डिग्री वक्र फिटिंग numpy/scipy

के साथ 6 वीं डिग्री बहुपद का उपयोग करके गैरलाइन डेटा को इंटरपोल करने के लिए मेरे पास एक बहुत ही विशिष्ट आवश्यकता है। मैंने देखा है numpy/scipy दिनचर्या (scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline)

11गर्मी

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scipy powerlaw फिट से उचित मान प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं

मैं एक बिजली कानून निर्भरता को समझने के लिए चल रहे सिमुलेशन कोड से कुछ डेटा फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। जब मैं एक रैखिक फिट प्लॉट करता हूं, तो डेटा बहुत अच्छी तरह फिट नहीं होता है। #!/usr/bin/env py

11गर्मी

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मैं एकाधिक डेटा सेटों पर तेजी से फ़िट करने वाले कम से कम वर्ग कैसे कर सकता हूं?

मैं कई डेटा बिंदुओं पर एक गाऊशियन फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। जैसे मेरे पास डेटा का 256 x 262144 सरणी है। जहां 256 अंकों को एक गाऊशियन वितरण के लिए फिट करने की आवश्यकता है, और मुझे उनमें से 262144 क

7गर्मी

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curve_fit (scipy.optimize)

के लिए मूल्यों को प्रतिबंधित करना मैं इनपुट के रूप में निम्न फ़ंक्शन का उपयोग करके curve_fit का उपयोग करके अपने डेटा में एक लॉजिस्टिक विकास वक्र फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। def logistic(x, y0, k, d,

6गर्मी

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पाइथन

में 3 डी वक्र के लिए टुकड़े की क्यूबिक इंटरपोलेशन को आकार-संरक्षित करना मेरे पास 3 डी स्पेस में वक्र है। मैं मैटलैब में पचिप के समान एक आकार-संरक्षित टुकड़े की क्यूबिक इंटरपोलेशन का उपयोग करना चाहता ह

9गर्मी

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पॉलीफिट

का उपयोग कर वर्टिकल लाइन फिट यह सिर्फ एक बुनियादी सवाल है। मैं polyfit का उपयोग कर बिखरे हुए बिंदुओं के लिए लाइनों को फिट कर रहा हूं। मेरे पास कुछ ऐसे मामले हैं जहां मेरे स्कैटर बिंदुओं में एक ही एक्स

13गर्मी

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पाइथन

के साथ वक्र फिटिंग मैं कुछ डेटा और सामान फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, मुझे पता है कि पाइथन/numpy/matplotlib के साथ ऐसा करने के लिए एक सरल कमांड है, लेकिन मुझे यह नहीं मिल रहा है। मुझे लगता है कि ऐसा

8गर्मी

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भारित ट्रेंडलाइन

एक्सेल जोड़ी मानों के सेट के लिए स्कैटर आरेख बनाता है। यह ट्रेंडलाइन के लिए सर्वोत्तम फिट ट्रेंडलाइन और फॉर्मूला बनाने का विकल्प भी प्रदान करता है। यह बबल आरेख भी उत्पन्न करता है जो प्रत्येक मान के सा

12गर्मी

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SciPy curve_fit रनटाइम त्रुटि, पुनरावृत्ति को रोकना

मैं scipy.optimize.curve_fit() का उपयोग एक पुनरावृत्ति तरीके से कर रहा हूं। मेरे समस्या यह है कि जब यह पैरामीटर पूरे कार्यक्रम (और इस प्रकार यात्रा) बंद हो जाता है फिट करने में असमर्थ है कभी, यह त्रुट