scipy曲线拟合矩阵-Java 学习之路

我需要使用scipy的 curve_fit 函数进行简单的曲线拟合 . 但是，我的数据是矩阵形式 . 我可以很容易地在numpy中做到这一点，但我想看到适合scipy的善良 .

问题：

AX = B - >给定A，找到X表示最小平方误差 .

from scipy.optimize import curve_fit
def getXval():
    a = 4; b = 3, c = 1;
    f0 = a*pow(b, 2)*c
    f1 = a*b/c
    return [f0, f1]

def fit(x, a0, a1):
    res = a0*x[0] + a1*x[1]
    return [res]

x = getXval()
y = [0.15]
popt, pcov = curve_fit(fit, x, y)

但是，这不起作用 . 有人能指出这里发生了什么吗？

1 回答

您的代码有一些问题 .
1）使用numpy数组而不是Python列表
2）你缺少y的值 .

这对我有用：

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def getXval():
    a = 4; b = 3; c = 1;
    f0 = a*pow(b, 2)*c
    f1 = a*b/c
    return np.array([f0, f1])

def fit(x, a0, a1):
    res = a0*x[0] + a1*x[1]
    return np.array([res])

x = getXval()
y = np.array([0.15, 0.34])
popt, pcov = curve_fit(fit, x, y)
print popt, pcov

回复于 2024-05-02T12:21:49+08:00

scipy曲线拟合矩阵

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