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我正在尝试将余弦平方曲线拟合到我使用来自 scipy optimise 的 curve_fit 的数据。但不幸的是，我得到了一条直线。希望有人能帮助我。

import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy import asarray as ar,exp
import numpy as np

x = ar(range(10))
y = ar([0,1,2,3,4,5,4,3,2,1])


def cosq(x,a,x0):
    return a*(np.cos(np.pi*x*x0)**2)

popt,pcov = curve_fit(cosq,x,y,p0=[1,1])

plt.plot(x,y,'b+:',label='data')
plt.plot(x,cosq(x,*popt),'ro:',label='fit')
plt.legend()
plt.title('Blu Blah')
plt.xlabel('Blu')
plt.ylabel('Blah')
plt.show()

我得到下图，以直线拟合作为输出

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我注意到，当使用 curve_fit 时，起始参数非常重要，并且可能导致非常不同的结果。因此，如果你玩弄你的价值观，你应该能够更好地适应p0。

此外，您可以使用边界将优化限制在某个区域，例如：

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, bounds=(0, [3., 1.]))

例如，将优化限制在 0 <= a <= 3, 0 <= x0 <= 1 的区域

有关更多详细信息，请查看https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html

我希望这会有所帮助

于 2019-08-12T08:05:20.170 回答