我不明白为什么 polynomial.Polynomial.fit() 给出的系数与预期的系数非常不同：
<pre><code>import numpy as np
x =
我有一个带有 x.number 和 y.size 的数据框 df。我正在尝试使用标准偏差“sigma”来拟合具有 aa、K、Ka、q、c
我正在尝试将 Quadratic-plateau 模型拟合到农业数据中。特别是氮肥和玉米产量对它的反应。这是研究中的
我正在尝试使用 Python 中的 scipy 和最小二乘法学习高斯拟合。
我还有一个问题与此问题的答案有关
当我尝试对某些数据进行曲线拟合时遇到了问题。我遇到了一些错误，所以我回到了 lmfit 库的基础知识
我想将模型拟合到假定为 y = alpha*x^beta 形式相关的数据。
我的数据如下所示：
<a href="https://i.stack.i
我有一组值（浓度值），每个值在不同的时间点获取。我需要将伽马变量曲线（公式如下图）拟合到这
我想在 python 中绘制这个函数（ y = a * ln(x) + b ）。
这是我的代码：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><c
我有以下基线：
<a href="https://i.stack.imgur.com/fSWVQ.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/fSWVQ.p
所以，我正在编写一个程序来将 5 参数函数 (s,t,k,h,b) 拟合到一组实验数据中。好吧，该程序有效，但我
我正在尝试使用curve_fit来求解两个参数k1、E1，但它一直给我同样的错误：用序列设置数组元素。当我只
嗨，我正在通过曲线拟合拟合数据：
<pre><code> mu100,sigma100 = curve_fit(norm.cdf, data_framie_file_101_comps_10um[
我正在尝试拟合高斯分布。我尝试使用 OriginPro 和 Python 来适应。在 OriginPro 中的拟合比通过 Python 获得的
我正在尝试使用 <code>lsqcurvefit</code> 在 Python 中从 matlab 实现 <code>curve_fit</code>，但没有成功。下面是我试
我正在尝试使用一组分段多项式来近似数字滤波器脉冲响应：
<ol>
<li>segment(knot) 的数量是整个区间 [0,
我有以下数据框：
<pre><code>data = {'gamma': [0.048300,
0.464204,
0.307939,
我有这样的曲线（2020-09-01 至 2021-03-01 期间加利福尼亚每 100,000 名居民中的 COVID-19 病例数）：
<a hre
我一直在寻找带有约束的 Python 曲线拟合。一种选择是使用 <a href="https://lmfit.github.io/lmfit-py/constraints.html"
我正在尝试将我的直方图值拟合到 Weibull_min 模型，因此我从 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distributi
我有一个数据集，如下例所示，它有多个峰值。我想要峰值之间的最小值的 x 值。如果我需要定义多少
