我有 python 代码,它产生一个由数字 x、y 和 z 组成的三元组列表。我想使用 scipy curve_fit 拟合 z= f(x,y)。这是一些非工作代码
A = [(19,20,24), (10,40,28), (10,50,31)]
def func(x,y,a, b):
return x*y*a + b
如何让 python 使这个函数适合列表中的数据A
?
func
必须是数据(x 和 y)。func
表示参数。所以你需要修改你func
的一点:
def func(data, a, b):
return data[:,0]*data[:,1]*a + b
curve_fit
是函数。data
(x
并且y
以一个数组的形式)。z
)。a
在b
这种情况下。)因此,例如:
params, pcov = optimize.curve_fit(func, A[:,:2], A[:,2], guess)
import scipy.optimize as optimize
import numpy as np
A = np.array([(19,20,24), (10,40,28), (10,50,31)])
def func(data, a, b):
return data[:,0]*data[:,1]*a + b
guess = (1,1)
params, pcov = optimize.curve_fit(func, A[:,:2], A[:,2], guess)
print(params)
# [ 0.04919355 6.67741935]