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  • 我有一组数据,其中x和y是函数中已知的参数,它们在函数中写成x=x和y=x1,我需要拟合这些数据,这样才能得到未知参数(E,B0,S0)的值。到目前为止,我有这个,但是当我尝试运行这个时,我得到了一个错误:ValueError...

    我有一组数据,其中x和y是函数中已知的参数,它们在函数中写成x=x和y=x1,我需要拟合这些数据,这样才能得到未知参数(E,B0,S0)的值。

    到目前为止,我有这个,但是当我尝试运行这个时,我得到了一个错误:ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (4L,) and (1L,)

    当我试图根据拟合曲线绘制时,会发生此错误。另外,关于我设置的边界,我得到了这个错误:

    ^{pr2}$

    公司名称:import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy.optimize import curve_fit

    def func (x, x1, E, B0, S0):

    # function to optimize where x and x1 are known

    # E, B0, S0 need to be fitted

    return sum((x-np.power((E*B0*(1+((x1-S0)/(B0)))),(1/2)))**2)

    #define the data to be fit

    xdata = [0.00, 3.42, 4.56, 5.31] #distance

    ydata = [335.4, 149.1, 167.1, 292.2] # beam size

    plt.plot(xdata, ydata, 'b-', label='data')

    pl.show()

    # fit for parameters E, B0, and S0

    popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)

    plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r-', label='fit')

    #put bounds on the optimization: 0.5

    bnds= [(0.5,5.0),(0.1,10.0),(1,10)]

    popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, bounds = [(0.5,5.0),(0.1,10.0),

    (1.0,10.0)])

    plt.plot(xdata,func(xdata, *popt),'g--', label='fit-with-bounds')

    plt.xlabel('distance')

    plt.ylabel('beam size')

    plt.legend()

    plt.show()

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  • 用matlab已由两百数据拟合个十元的线性函数,但残差不符合正态分布,该如何用matlab优化这个函数?可以考虑用非线性函数优化。求赐教。
  • 我有100多组数据,现在想为每一组数据分别拟合线性关系和幂函数关系,输出拟合的系数。想问如何用Matlab批量操作?或者有其它编程语言可以实现。 谢谢。
  • 数学上已经证明,任何一组数据都可以多项式来拟合 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=[1,2,3,4,5,6,7,8]y=[1,4,9,13,30,25,49,70]a=np.polyfit(x,y,2)#2次多项式拟合x,y数组b=np.poly1d(a...

    数学上已经证明,任何一组数据都可以用多项式来拟合

    import matplotlib.pyplot as plt 
    import numpy as np
    x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
    y=[1,4,9,13,30,25,49,70]
    a=np.polyfit(x,y,2)#用2次多项式拟合x,y数组
    b=np.poly1d(a)#拟合完之后用这个函数来生成多项式对象
    c=b(x)#生成多项式对象之后,就是获取x在这个多项式处的值
    plt.scatter(x,y,marker='o',label='original datas')#对原始数据画散点图
    plt.plot(x,c,ls='--',c='red',label='fitting with second-degree polynomial')#对拟合之后的数据,也就是x,c数组画图
    plt.legend()
    plt.show()

    转载于:https://www.cnblogs.com/shunguo/p/11486656.html

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  • 现有如下七数据(x,y,z)=[1,6,9.2],[4,12,1.5],[7,4,2.3],[10,10,2.5],[13,2,11],[16,8,9][0,0,...使用griddata函数,可进行三维拟合,并求出任意点处的值,之前过求电流温度和电阻率的函数拟合如下rq=griddat...

    现有如下七组数据(x,y,z)=[1,6,9.2],[4,12,1.5],[7,4,2.3],[10,10,2.5],[13,2,11],[16,8,9][0,0,386.1],想利用这七组数拟合出一条空间曲线,并求出这条曲线对应的函数表达式,z为函数x和y是自变量。谢谢!

    使用griddata函数,可进行三维拟合,并求出任意点处的值,之前用过求电流温度和电阻率的函数拟合如下rq=griddata(i,t,r,iq,tq) 

    具体过程如下:

    D=[[1,6,9.2];[4,12,1.5];[7,4,2.3];[10,10,2.5];[13,2,11];[16,8,9];[0,0,386.1]]D =1.0000    6.0000    9.20004.0000   12.0000    1.50007.0000    4.0000    2.300010.0000   10.0000    2.500013.0000    2.0000   11.000016.0000    8.0000    9.00000         0        386.1000x=D(:,1);y=D(:,2);z=D(:,3);T=[x y x.*y x.*x y.*y ones(7,1)]\zT =-30.7039

    -87.5047

    2.9042

    0.6209

    4.4429

    386.1000

    syms x y
    
    z=vpa([x y x*y x*x y*y 1]*T,4)

    所以所求函数为 T(1)*x+T(2)*y+T(3).*x.*y+T(4)*x.^2+T(5)*y.^2+T(6)即z=-30.7039x--87.5047y+2.9042xy+0.6209x^2+ 4.4429y^2+386.1000

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  • 拟合【数学建模】

    2020-08-21 22:15:47
    拟合算法拟合最小二乘法线性最小二乘法一元线性回归多元线性回归如何评价拟合的好坏最小二乘法的Matlab实现 拟合 与插值问题不同,在拟合问题...一组二维数据,即平面上的 n 个点(xi , yi)互不相同,寻求一个函数(曲

    拟合算法

    与插值问题不同,在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线),使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合的最好(最小化损失函数)

    (n>30大样本时用拟合;插值使用于样本量比较小的时候)

    最小二乘法

    在这里插入图片描述
    基本原理(截图来自百度百科):
    在这里插入图片描述

    线性最小二乘法

    一元线性回归

    一组二维数据,即平面上的 n 个点(xi , yi)互不相同,寻求一个函数(曲线)y = f (x),使 f (x) 在某种准则下与所有数据点最为接近,及曲线拟合的最好。
    在这里插入图片描述

    多元线性回归

    如何评价拟合的好坏

    拟合优度(可决系数)R^2:只能用于拟合函数是线性函数时
    总体平方和SST
    误差平方和SSE
    回归平方和SSR
    在这里插入图片描述

    最小二乘法的Matlab实现

    在这里插入图片描述

    Matlab中的线性最小二乘法的标准型为
    在这里插入图片描述

    命令为
    在这里插入图片描述

    曲线拟合的工具箱
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    优先选用SSE较小的拟合函数,且遵循简洁性。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    最小二乘法优化

    以后再补。。。。。。

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空空如也

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如何用一组函数拟合