我想尝试与以下形式的对数日志空间中的分段线性函数拟合的几个数据点-
<pre><code>#Function to fit to. the
我想使用全局拟合将一些瞬态吸收数据（细节并不重要）作为时间和能量的函数进行拟合。通常人们通
我有2个带有数据的numpy数组，例如<code>x,y</code>，然后应用<code>plt.step()</code>并得到它的连续（步进）曲
我使用循环从一个数据框中绘制了多个图形。
举个例子。
<pre><code> x A B C
0 0 0 0
0.19
我尝试遵循<code>lmfit</code>的{{3}}中给出的示例，并产生了以下内容：
<pre><code>...
params.add(name="m
我仍在使用python进行编程。
这是我第一次尝试使用直方图和拟合！
特别是，我有一个数据集，并
我正在尝试使用curve_fit将温度和降水数据拟合为周期函数。由于某些原因，curve_fit似乎无法测试bounds参
我正在尝试对两个DataFrame中的值进行线性拟合。以下代码是我的脚本的一部分，我主要在其中使用DataFram
我有2组点（X，Y）。我要：
<ul>
<li>使用polifit来适应线条</li>
<li>给出一个Y来预测一个X </li>
</ul>
这
我正在采用流行病学模型来收集数据。代码如下所示。
该模型具有3个参数：N，beta和gamma。
我如何优化
我想在Python中使平面适合一组点（x，y，z）。我发现了各种答案，如果相对于z轴测量了误差，该如何执
我似乎在为我的数据拟合函数时遇到问题。也许有人可以帮我这个忙。
数据：
<pre><code>xValues = [
我正在尝试将一些数据拟合到方程式中，并不断遇到相同的错误：
nls（y〜A +（B * exp（1）*（（-（x-K）^
我有这两个数组x和y（粉红色散点），并且我想要拟合如图所示的线（蓝线）。但是，我无法找到合适的
我有以下代码可以绘制2 np文本的散点图：
<pre><code>import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.opti
我的问题类似于一个<a href="https://stackoverflow.com/questions/59034668/fitting-multimodal-lognormal-distributions-to-data-using
我一直在尝试将方程y = Ax ^ 2 + Bx + C拟合到以下数据集（data.txt）：
<pre><code>-9.39398e+09 1.52819e-19
-9.07008e
我正在使用<code>drc</code> R软件包将四参数剂量响应曲线拟合到我的数据。通常我会提供一个浓度的四个
我想将多项式拟合到一组数据。我拥有的数据集在x列中包含非常小的数字，在y-cloumn中包含非常大的数
接着是“ <a href="https://stackoverflow.com/questions/63668483/python-use-polyval-to-predict-x-passing-y">Python: Use polyval to pred
