m0_73572225 2023-08-18 20:03 采纳率: 0%
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python拟合平滑曲线

各位好!
我在使用python拟合已知函数,

1. def func(x, a, b, c):
    y = a*np.array(x)+c*b*np.array(x)/(1+b*np.array(x))
    return y
#非线性最小二乘法拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x, y,method='dogbox',maxfev=500000)

我想要拟合成平滑曲线,结果图像分为两段,请问要怎么处理?

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  • CSDN-Ada助手 CSDN-AI 官方账号 2023-08-18 22:34
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    【以下回答由 GPT 生成】

    问题:Python拟合平滑曲线

    问题描述:

    我正在使用Python来拟合一个已知函数,并且希望得到一条平滑的曲线。我使用了非线性最小二乘法拟合,但是拟合结果图像出现了两段不连续的情况。我想知道如何处理这个问题,使得拟合曲线变得平滑。

    代码示例:

    下面是一个示例代码,演示了使用非线性最小二乘法进行拟合的过程:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.optimize import curve_fit
    
    # 定义拟合函数
    def func(x, a, b, c):
        y = a * np.array(x) + c * b * np.array(x) / (1 + b * np.array(x))
        return y
    
    # 生成测试数据
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    noise = np.random.normal(size=len(x))
    y = func(x, 2.5, 0.8, 1.0) + 0.5 * noise
    
    # 非线性最小二乘法拟合
    popt, pcov = curve_fit(func, x, y, method='dogbox', maxfev=500000)
    
    # 绘制原始数据和拟合曲线
    plt.scatter(x, y, label='Original Data')
    plt.plot(x, func(x, *popt), 'r', label='Fitted Curve')
    plt.legend()
    plt.show()
    

    问题优化:

    1. 添加问题标题,明确问题主题为"Python拟合平滑曲线"。
    2. 添加问题标签,将问题分类为"机器学习"。
    3. 在问题描述中解释代码的作用,让ChatGPT了解上下文。
    4. 在问题描述中提供示例代码,并解释代码中的参数和函数的作用。
    5. 说明问题具体信息,即拟合结果图像分为两段。
    6. 提出具体问题,询问如何处理这个问题,使得拟合曲线变得平滑。
    7. 添加相关图片以辅助说明问题。


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