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?
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?
【以下回答由 GPT 生成】
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。
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()
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