curve-fitting

1зной

1ответ

Предположим, что у меня есть массив (400,10), который называется x и массив (400,10), который называется y. Возможно ли сделать полифит каждой строки в y соответствующей строке в xбез итераций? Если с

0зной

1ответ

NonLinearModelFit данных сигмоидального поиска

У меня есть сигмоидальный набор данных для разрастания белка. Я хочу найти энтальпию (H), среднюю температуру (Tm) и еще 4 переменные (ad, bd, an, bn) с нелинейной моделью. Мои данные: T для температу

0зной

1ответ

Глобальный пример установки с symfit

Я пытаюсь выполнить глобальную установку с пакетом symfit, следуя symfit documentation. import numpy as np import symfit as sf import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # for ipynb # Gen

0зной

1ответ

Как можно подогнать кривую на данные журнала?

У меня есть проблема с соответствующим кривым на этих данных: На оси х мы имеем данные о интенсивности ветра (м/с), на у оси есть данные журнала (вылов рыбы) , Я приспособил кривой (модель NLS, кривой

1зной

1ответ

Устранение выбросов/наилучшим образом подходит для «колючих» данных в Python

Довольно новый для обработки данных, подобных этому; У меня две кривые, что я не уверен, как обрабатывать, но я знаю, что я хотел бы иметь в качестве результата. Исходные графики двух наборов данных п

0зной

2ответ

Curve Fitting scipy

Почему этот фитинг очень плох? import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def fit(x, a, b, c, d): return a * np.sin(b * x + c

2зной

1ответ

Разметка отклонения прилегания как плавно заполненная область

Был отличный ответ на аналогичный вопрос here, но я заинтересован в его адаптации к результатам, пригодным для построения графика. В частности, если у меня есть нелинейные данные, которые я attemting