问题标签 [best-fit-curve]
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python - 衰减曲线最适合 SciPy
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:
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。
python - 如何强制零截距以拟合二阶函数?(Python)
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:
r - R 中的非线性最小二乘拟合预测
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)
swift - 如何在 iOS 图表中绘制函数
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。
python - 水平方向的 Polyfit 度数
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?
javascript - 如何计算两点之间的平滑曲线,其中曲线的轨迹必须以两个给定角度开始和结束
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。
python - 带有误差线的线性拟合python
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
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。
matlab - 曲线拟合矩阵
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。
python - 通过数据点的最佳拟合线
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