Articles of ajuste de curva

Ajuste de un decaimiento exponencial utilizando una integral de convolución –

Estoy ajustando los siguientes datos donde t: tiempo (s), G: cuenta, f: función de impulso: t G f -7200 4.7 0 -6300 5.17 0 -5400 4.93 0 -4500 4.38 0 -3600 4.47 0 -2700 4.4 0 -1800 3.36 0 -900 3.68 0 0 4.58 0 900 11.73 11 1800 18.23 8.25 2700 19.33 3 3600 […]

Ajuste de curvas para cada columna en Pandas + extrapolar valores

Tengo un conjunto de datos con unas 300 columnas, cada una de ellas dependiente de la profundidad. La versión simplificada de Pandas DataFrame se vería así: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from scipy_optimize import curve_fit df1 = pd.DataFrame({‘depth’: [1.65, 2.15, 2.65, 3.15, 3.65, 4.15, 4.65, 5.15, 5.65, 6.15, […]

¿Cuál es el error de numpy.polyfit?

Quiero usar numpy.polyfit para cálculos físicos, por lo tanto, necesito la magnitud del error.

Scipy curve_fit error: se divide por cero

He estado tratando de ajustar una función a algunos datos durante un tiempo usando scipy.optimize.curve_fit: from __future__ import (print_function, division, unicode_literals, absolute_import) import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as mpl x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, […]

Curvatura de superficie Matlab equivalente en Python

Estaba tratando de calcular la curvatura de una superficie dada por una matriz de puntos (x, y, z). Inicialmente intentaba ajustar una ecuación polinomial z = a + bx + cx ^ 2 + dy + exy + fy ^ 2) y luego calcular la curvatura gaussiana $ K = \ frac {F_ {xx} \ […]

Ajuste gaussiano a los datos de histogtwig en python: Trust Region v / s Levenberg Marquardt

Mi gráfico de histogtwig muestra claramente dos picos. Pero mientras se ajusta a la curva con un gaussiano doble, muestra solo un pico. Siguió casi todas las respuestas mostradas en stackoverflow. Pero no logró obtener el resultado correcto. Anteriormente lo había hecho mi profesor en Fortran y consiguió dos picos. leastsq de leastsq de python […]

Ajustar una curva para datos compuestos por dos regímenes distintos

Estoy buscando una manera de trazar una curva a través de algunos datos experimentales. Los datos muestran un régimen lineal pequeño con un gradiente poco profundo, seguido de un régimen lineal pronunciado después de un valor de umbral. Mis datos están aquí: http://pastebin.com/H4NSbxqr Podría encajar los datos con dos líneas de manera relativamente fácil, pero […]

Python y lmfit: ¿Cómo ajustar múltiples conjuntos de datos con parámetros compartidos?

Me gustaría usar el módulo lmfit para ajustar una función a un número variable de conjuntos de datos, con algunos parámetros compartidos y algunos individuales. Este es un ejemplo que genera datos gaussianos y se ajusta a cada conjunto de datos individualmente: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from lmfit import minimize, Parameters, […]

Carga los datos en Python y haz un ajuste gaussiano múltiple

He estado buscando una manera de hacer ajustes gaussianos múltiples a mis datos. La mayoría de los ejemplos que he encontrado hasta ahora usan una distribución normal para hacer números aleatorios. Pero estoy interesado en mirar la ttwig de mis datos y comprobar si hay 1-3 picos. Puedo hacer esto por un pico, pero no […]

ajuste de curva con python

Estoy tratando de ajustar algunos datos y cosas, sé que hay un comando simple para hacer esto con python / numpy / matplotlib, pero no puedo encontrarlo. Creo que es algo asi popt,popc = numpy.curvefit(f,x) donde popt es los parámetros de f , popc es la calidad de ajuste y f es una función predefinida […]