python - 用 scipy 绘制结果拟合曲线

Question

根据这个，如果我想在数据点上绘制拟合曲线怎么办？我应该再次定义拟合函数吗？

Leastsq 方法缺乏文档和示例，我在理解它需要的参数时遇到了一些麻烦。

据此，如果我定义：

def optm(l, x, y):
    return skew(x, l[0], l[1], l[2]) - y

那么，按以下方式拟合是否正确：

out_param = leastsq(optm, v1[:], args = (x_values, y_values), maxfev = 100000, full_output = 1)

（v1[:]带有初始猜测参数的向量在哪里）？然后，再次，我如何绘制结果曲线？

我仍在努力理解，所以任何建议都非常感谢。

Answer 1

我已通过以下方式解决：问题中报告的字符串代码是正确的。然后我将最适合的参数保存在另一个向量中：

p = out_param[0]

然后，我使用了 skew 函数来获得新的（拟合的）y_values：

new_y_val = skew(x_values, p[0], p[1], p[2])

最后，我可以用这些新向量绘制图：

plot(time1, pl)