Articles of curva de ajuste

Optimizar constantes en ecuaciones diferenciales en Python.

Bueno, ¿cómo me acercaría a escribir un código para optimizar las constantes a y b en una ecuación diferencial, como dy / dt = a * y ^ 2 + b, usando curve_fit? Estaría usando odeint para resolver la EDO y luego curve_fit para optimizar a y b. Si pudiera darnos su opinión sobre esta […]

Python curve_fit con múltiples variables independientes

El curve_fit de Python calcula los parámetros de mejor ajuste para una función con una sola variable independiente, pero ¿hay alguna forma, utilizando curve_fit o alguna otra cosa, para ajustarse a una función con múltiples variables independientes? Por ejemplo: def func(x, y, a, b, c): return log(a) + b*log(x) + c*log(y) donde x e y […]

Curva exponencial ajustada en ciencia ficción

Tengo dos matrices NumPy x y y . Cuando bash ajustar mis datos utilizando la función exponencial y curve_fit (SciPy) con este código simple #!/usr/bin/env python from pylab import * from scipy.optimize import curve_fit x = np.array([399.75, 989.25, 1578.75, 2168.25, 2757.75, 3347.25, 3936.75, 4526.25, 5115.75, 5705.25]) y = np.array([109,62,39,13,10,4,2,0,1,2]) def func(x, a, b, c, d): […]

Ajustar datos usando UnivariateSpline en python scipy

Tengo un dato experimental en el que estoy tratando de ajustar una curva usando la función UnivariateSpline en scipy. Los datos se ven como: xy 13 2.404070 12 1.588134 11 1.760112 10 1.771360 09 1.860087 08 1.955789 07 1.910408 06 1.655911 05 1.778952 04 2.624719 03 1.698099 02 3.022607 01 3.303135 Esto es lo que […]

Adaptador BSpline interactivo en Python

Usando la siguiente función, uno puede colocar una spline cúbica en los puntos de entrada P: def plotCurve(P): pts = np.vstack([P, P[0]]) x, y = pts.T i = np.arange(len(pts)) interp_i = np.linspace(0, i.max(), 100000 * i.max()) xi = interp1d(i, x, kind=’cubic’)(interp_i) yi = interp1d(i, y, kind=’cubic’)(interp_i) fig, ax = plt.subplots() fig,ax=plt.subplots() ax.plot(xi, yi) ax.plot(x, y, […]

Ajustando solo un parámetro de una función con muchos parámetros en python

En Python tengo una función que tiene muchos parámetros. Quiero ajustar esta función a un conjunto de datos, pero utilizando solo un parámetro, el rest de los parámetros que quiero suministrar por mi cuenta. Aquí hay un ejemplo: def func(x,a,b): return a*x*x + b for b in xrange(10): popt,pcov = curve_fit(func,x1,x2) En esto quiero que […]

ajuste de la curva de python numpy / scipy

Tengo algunos puntos y estoy tratando de ajustar la curva para estos puntos. Sé que existe la función scipy.optimize.curve_fit , pero no entiendo la documentación, es decir, cómo usar esta función. Mis puntos: np.array([(1, 1), (2, 4), (3, 1), (9, 3)]) ¿Alguien puede explicar cómo hacer eso?

¿Cómo hacer el ajuste de curvas exponenciales y logarítmicas en Python? Solo encontré el ajuste polinomial

Tengo un conjunto de datos y quiero comparar qué línea lo describe mejor (polinomios de diferentes órdenes, exponencial o logarítmica). Utilizo Python y Numpy y para el ajuste polinomial hay una función polyfit() . Pero no encontré tales funciones para el ajuste exponencial y logarítmico. Hay alguna ¿O cómo resolverlo de otra manera?