问题标签 [best-fit-curve]

我有数据点，可以提供有关物体温度随时间演变的信息。以下是绘制的这些数据点

我的目标是尽可能精确地拟合一个函数，以找到未来温度的演变（我没有数据）并找到“温度限制”（最高温度）

现在我尝试用对数函数拟合函数，

但正如您在第二张图片中看到的那样，结果不够精确。是否可以将拟合曲线“旋转”到右侧？似乎这个功能可以适合，只要我能稍微旋转一下......

如果这是不可能的，你知道我该如何解决这个问题吗？

当我试图找到最适合我的数据时，我遇到了问题。使用scipy.optimize.curve_fit创建最佳拟合。我的数据和代码是：

编辑您可以从这里下载数据文件。数据是，

代码：

像那样。当我运行代码时，我变得很合适：

但是，大致应该是这样的：

谁能告诉我哪里出错了？我是曲线拟合的初学者。

我试图用零截距拟合二阶函数。现在，当我绘制它时，我得到一条 y-int > 0 的线。我试图拟合函数输出的一组点：

或者

到两个数据集 x 和 y，D = 3.57391553。我的拟合程序是：

我也尝试过使用statsmodels.ols：

但我不明白如何为二阶函数而不是线性函数生成系数，也不明白如何将 y-int 设置为 0。我看到另一个类似的帖子处理强制 y-int 为 0 与线性合适，但我不知道如何使用二阶函数来做到这一点。

立即绘制：

数据：

我正在尝试使用 nls 和一些基本数据获得一些系数，以便能够在距离上转换 rssi。

到目前为止，我已经能够从“nls”函数中获得拟合，但我无法使用“预测”函数来查看拟合是否正确。也许我只是误会了什么......

这是我的代码：

但是，在最后一行，我得到一个逻辑错误：

xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) 中的错误：“x”和“y”长度不同

问题是 predict 函数只返回 8 个结果，而 new$xdata 的长度为 200。在这种情况下使用或理解 predict 函数有什么帮助吗？

编辑： 我已按照建议将代码更改为此（也许我理解错了..）。现在的问题是预测总是返回 NAN 值。

在职的

这是最终的工作代码。问题在于新数据（我没有使用相同类型的数据）

我正在使用（Swift 3）中的 iOS 图表库将我的数据绘制成散点图。我有一个散点图，现在想要一个折线图来显示散点数据中的非线性最佳拟合线。图表库是否有任何简单的函数来查找非线性最佳拟合线，如果没有，如果必须自己导出最佳拟合线函数，我如何从函数创建一条线。我知道如何从数据点创建折线图，但不知道图表是否允许您从函数中创建折线图。我正在尝试做的一个例子如下。感谢任何帮助。

链接到 iOS 图表 http://www.appcoda.com/ios-charts-api-tutorial/

在我的项目中，我有一条最适合我使用的点的线np.polyfit。有了这个，我想计算返回的最佳拟合线和地平线之间的度数。就好像最佳拟合线中的第一个点位于原点一样。我的一些误解来自对 polyfit 返回的混淆。我怎样才能得到最好的角度？

我在路径 (x1, y1) 和 (x2, y2) 上有 2 个点。两个点都有一个以度为单位的角度值（分别为 a1 和 a2）。这些是与这些点相交的曲线在与关联的 (x, y) 值相交时必须与 y 轴形成的角度。

例如，一条与点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 相交的曲线，在点 (x1, y1) 处必须有 a1 度的轨迹，在点 (x2, y2) 处也有 a2 度的轨迹）。

我希望编写一个函数来找到符合上述情况的曲线，但不知道从哪里开始。任何帮助将不胜感激。

我正在尝试使用scipy.optimize函数拟合一组带有误差线的点curve_fit。我用来读取输入的文件类似于

其中 dy_1 和 dy_2 是 y 的两个不同的不确定性。我用来拟合数据的代码看起来像

不包括错误栏的输出读取

而且我预计使用微小误差线的偏差非常小。我的问题不仅在于输出之间的差异很大，而且无论我使用小误差线还是大误差线，我都会获得相同的输出：

似乎我的程序对错误的维度不敏感。这正常吗？我犯了一些错误吗？

我问了一个非常相似的问题

与 Gnuplot 中的误差线不匹配

使用 gnuplot 我得到了相同的结果和相同的问题。还显示了一些图。

嘿大家我觉得我有一个基本的问题，由于某种原因我无法弄清楚

所以我有一个矩阵：

所以我想使用最佳拟合曲线找到 A 的函数。我知道我想使用某种：

我从来不需要找到一个矩阵方程，我确信这将是一个简单的单行代码，我坚持的时间比我愿意承认的要长。

如果需要更多信息，请告诉我。

理想情况下需要多项式拟合或高斯过程回归。不确定如何在 sklearn 中实现这一点。数据存储在熊猫中。

我已经尝试过以下方法，但即使只有 128 个数据点，它的加载速度也很慢。

有没有更快的方法来生成二阶多项式最佳拟合线？或者您认为可能合适的任何其他最合适的线？

谢谢

汤姆