如果我有一个由 n 个点组成的列表，它们形成一个封闭的、不相交的多边形（每个点一个接一个地创建 n
我无法为我的数据拟合指数曲线。
这是我的代码：
<pre><code>x<-c(0.134,0.215,0.345,0.482,0.538,0.555)
y&
我想用一个简单的方程来模拟这个表面，这个方程接受两个参数 (x,y) 值并产生一个 z 值。理想情况下是
我正在尝试使用 SciPy 的 <code>optimize.curve_fit</code> 将函数拟合到一些散点数据，但我需要拟合曲线下的面
我目前正在对来自 DMA 测试（流变学）的多个数据进行非线性拟合。
对于我目前正在使用的数据，该程
我有这个简单的电路，我想找到它的参数，
<img src="https://i.stack.imgur.com/5OcQI.png" alt="Randles model"/>
python 中的 Statsmodels 提供了一种很好的方法来对各种 R 样式公式进行线性拟合，并根据结果进行预测。进
我有一个起点，A = (2015,100) 和一个终点 B = (2025,500)
我想填充 2016 年到 2024 年期间的数据点，使 2015
有谁知道如何将一条曲线拟合到另一条曲线上，只需将其向右移动即可。例如，在此图中，我想将橙色
我正在尝试使用 <code>scipy curve_fit</code> 来捕获 <strong><code>a0</code> 参数的值。到目前为止，它没有改变（
我想让 scipy 中的边界无法到达。
这是我的代码
<pre><code>from scipy.optimize import curve_fit
def func_logpower(log
我正在尝试使用 scipy.optimize.curve_fit 将曲线拟合到数组。
这是我的代码：
<pre><code>def foubert(t,K,n):
r
我正在尝试使用 Symfit 对分段模型执行交叉验证：
我的数据：
<pre><code>x_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5,
我正在查看 polyfit 例程的文档，发现可能存在矛盾。在权重的描述中，它说：
<块引用>
w | array_like
我正在尝试使用 <code>fittype</code> 并拟合代码以使用我定义的函数拟合一些数据。我定义的函数是：
<p
我正在尝试使用带有两个变量参数和一个常量的 <code>curve_fit</code> 方程拟合数据点。由于我想测试常量
我正在尝试拟合二分量高斯拟合：
<pre><code>mu0 = sum(velo_peak * spec_peak) / sum(spec_peak)
sigma = np.sqrt(sum(sp
我正在尝试使用 <em>scipy.opimize</em> <em>曲线拟合</em>来创建高斯拟合。
我的 y 数据有泊松误差，所以我需
我有
<pre><code>x_data = [3, 6, 9, 12, 16, 21, 28, 50]
</code></pre>
和
<pre><code>y_data = [0, 333.33333333, 333.33333333,
我想分两步将多项式拟合到数据中。首先，我只想将二阶多项式拟合到我的数据中。然后我计算了数据
