具有多个输出 Python 的拟合函数

如何解决具有多个输出 Python 的拟合函数

我有一个形式为 (y1,y2) = x*(a1,a2)+(b,b) 的函数，其中 x、y1 和 y2 是测量值，a1、a2 和 b 是我拟合的参数为了。我怎么能在python中做到这一点？我尝试像这样使用curve_fit：

x = np.array([1,2,3,4,5])
y = []
for i in range(len(x)):
    y = y + [[1.2*x[i]+2,-2.2*x[i]+2]]
y = np.array(y)

def f(x,a,b,c):
    return np.transpose(np.array([a*x+c,b*x+c]))

curve_fit(f,x,y)

但我收到此错误：

Result from function call is not a proper array of floats.

解决方法

您收到错误是因为您的函数必须将 yylex 的值作为 yyscan_t 而不是 y 返回。在您的代码中，float 变量是一个列表数组，而不是一个浮点数组。您必须将 list 和 y 分开，并为每个 y1 调用 y2。

使用以下代码，您可以独立获得 curve_fit 和 y 的 curve_fit 方程 (y1,y2) = x*(a1,a2)+(b,b ):

y1

为了确保参数 y2 对于两个 x = np.array([1,2,3,4,5]) y1 = [] for i in range(len(x)): y1.append(1.2*x[i]+2) y1 = np.array(y1) y2 = [] for i in range(len(x)): y2.append(-2.2*x[i]+2) y2 = np.array(y2) 是相同的，您可以定义两个单独的函数，将第二个函数中的 b 替换为 y from第一个：

输出：

curve_fit

注意：您可以运行脚本2次交换函数（先取第二个等式，然后取第一个），第一次看def f1(x,a,b): return a*x+b def f2(x,a): return a*x+curve_fit(f1,x,y1)[0][1] # here replace b for curve_fit(f1,y1)[0][1]的值是否与>>> print(curve_fit(f1,y1)) # results for y1 ([a1,b]) (array([1.2,2. ]),array([[ 1.31476816e-31,-3.94430449e-31],[-3.94430449e-31,1.44624498e-30]])) >>> print(curve_fit(f2,y2)) # results for y2 ([a2]) (array([-2.2]),array([[5.37859713e-33]]))相似你运行了脚本。如果两者相似，您可以计算平均值 (b2)，这将是您优化的 b1。如果 (b1+b2)/2 的两个值不相似，则表示 R（实数）中没有 b 的值，或者 b 有多个满足两个方程的值。