Tag: 曲线拟合

幂律曲线拟合scipy，numpy不工作

我想出了一个在我的数据上拟合幂律曲线的问题。 我有两个数据集：bins1和bins2 （使用np.exp(coefs[0])*x**coefs[1]来获得幂律方程），然后使用np.exp(coefs[0])*x**coefs[1] 另一方面，bin2performance奇怪，并显示一个不好的R平方 这两个数据有不同的方程比excel显示我（和更糟糕的R平方）。 这里是代码（和数据）： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt bins1 = np.array([[6.769318871738219667e-03, 1.306418618130891773e-02, 1.912138120913448383e-02, 2.545189874466026111e-02, 3.214689891729670401e-02, 4.101898933375244805e-02, 5.129862592803200588e-02, 6.636505322669797313e-02, 8.409809827572585494e-02, 1.058164348650862258e-01, 1.375849753230810046e-01, 1.830664031837437311e-01, 2.682454535427478137e-01, 3.912508246490400410e-01, 5.893271848997768680e-01, 8.480213305038615257e-01, 2.408136266017391058e+00, 3.629192766488219313e+00, 4.639246557509275171e+00, 9.901792214343277720e+00], [8.501658465758301112e-04, 1.562697718429977012e-03, 1.902062808421856087e-04, 4.411817741488644959e-03, 3.409236963162485048e-03, 1.686099657013027898e-03, 3.643231240239608402e-03, 2.544120616413291154e-04, 2.549036204611017029e-02, 3.527340723977697573e-02, 5.038482027310990652e-02, 5.617932487522721979e-02, 1.620407270423956103e-01, 1.906538999080910068e-01, 3.180688368126549093e-01, 2.364903188268162038e-01, 3.267322385964683273e-01, 9.384571074801122403e-01, 4.419747716107813029e-01, […]

曲线拟合具有未知公式（SciPy）的数据集

我试图曲线拟合Waldram图，以便我可以绘制自己的图。 我使用了一个程序，从图中得到一条曲线作为点数据，并且想要计算出公式。 我对SciPy有一个大概的了解，在我看来，你需要有一些想法，曲线的公式应该是什么，我不知道。 有没有办法解决一个最佳拟合曲线而不知道一个通​​用的公式？ Waldram图 我的自定义点的Python代码

适合MATLAB或类似的程序

我有这个数据集： 10 12.14 20 36.82 30 59.48 40 79.96 50 89.45 60 95.04 70 95.50 80 95.50 90 95.50 100 95.50 110 95.50 左列是分钟的时间，右边是任意单位。 我试图用c（t）= C（1 + e ^（ – t / T））的指数拟合这个数据。 我曾试图在excel中做到这一点，我相信这是超越excel的限制。 我想在MATLAB中做到这一点，但我不知道这样做的命令。 有人能告诉我如何通过MATLABfind时间常数T和其他常量C吗？

现有曲线之间的内插曲线看起来不正确

我有一个图表，有几条现有的曲线，我试图插入新的曲线之间。 我已经使用y =（（x – x1）（y2 – y1）/（x2 – x1））+ y1forms的线性插值，但新曲线看起来不合适。 您可以在图片中看到每隔一行（从底部开始）就是插入的行。 虽然第二行数据点正好在y轴的第一和第三数据点之间居中，但是第三行数据点不在第二和第四y数据点之间居中，使得graphics看起来偏斜。 所以我认为线性插值可能不是我在这里之后。 有人可以推荐另一种方法来创build现有的曲线之间的曲线，但复制相同的forms？

R：为什么这两个不同的结果（拟合曲线）来自两个不同的软件的相同点？

我有这个方程的问题。 我想绘制和拟合（多项式2°）这一点dataframedf.1 ： df.1 xy 1902 0.01 1930 0.1 1950 0.5 1980 1 2014 1.8 代码是： lm(df.1[,2] ~ poly(df.1[,1],2)) 结果是： Call: lm(formula = df.1[, 2] ~ poly(df.1[, 1], 2)) Coefficients: (Intercept) poly(df.1[, 1], 2)1 poly(df.1[, 1], 2)2 0.6620 1.4660 0.3339 方程图是： ggplot(df.1, aes(x=x,y=y))+ geom_point(size = 4)+ geom_smooth(aes(y=df.1[,2],x=df.1[,1]),show.legend = T,linetype="dashed",method = "lm", formula = y ~ […]

如何将Excel中的拟合数据曲线拟合成多variables多项式？

我有一组简单的数据，10个值增加。 我想把它们拟合成下列forms的多项式：Z = A1 + A2 * X + A3 * Y + A4 * X ^ 2 + A5 * X * Y + A6 * Y ^ 2 其中Z输出是上面的数据集合，A1 – A6是我正在寻找的系数，X是input的范围（当然是10），Y是瞬间值。 我如何曲线拟合这个多项式，而不是使用“趋势线”创build的标准二阶曲线？

Excel求解器曲线拟合失败 – MatLab重铸

我有一些与Excel的求解器奇怪的问题。 基本上我想要做的是曲线拟合我的数据。 我有两条不同的线，一条是我的校准线，另一条是我试图匹配校准线的派生线。 我的线取决于19个不同的variables参数（也许这是太多了？我已经尝试了更less的结果），我使用求解器来调整这些参数，使两条线尽可能接近。 例如： QP栏包含我想要改变的variables，改变这些将会使我离校准曲线更近或更远。 QP的每个后续值必须大于第一个。 Col=B Col=C Power .QP_' 1 ….. 57000 2 ….. 65000 3 ….. 70000 4 ….. 80000 5 ….. 80000 因此，我的Excel解算器参数看起来像这样： C1:C19>=0,C1:C19<=100000 ， C2>=C1, C3>=C2,C4>=C3 …我也尝试制作另一列的差异在每个值之间，然后说这些必须是diff>=0 。 为了将此与我的校准曲线进行比较，我已经获得了校准曲线数据，并从QP导出了我的数据，然后将其平方，以创build我的平方误差总和。 例如： (Calibration-DerivedQP)^2=SS(x) <- where x represents the row number Sum(SS(x))=SSE SSE是我设定的解决scheme，以尽量减less。 而改变QP一切都会自动更新。 没有if语句被使用，没有数据透视表被使用。 如果我删除类似于C2>=C1的参数，一切正常，除了派生值是不可行的。 但是当求解器使用这些参数运行时，什么都不会改变，无论我用什么猜测作为初始值（这样我就可以确保我没有猜到局部最小值），求解器不能改进我的解决scheme。 这使我相信，我的参数中的某些东西正在被打破，因为我可以很容易地通过猜测和检查改进我的解决scheme。 其余的求解器设置都是默认的，而且由于我的曲线并不平滑（我不这么认为），所以使用了渐进方法。我曾经在这种情况下工作过，现在有些东西似乎被破坏了。 任何想法表示赞赏！ 非常感谢！ 对不起，如果我缺less任何重要的信息。 如果在这些语言中有更好的方法，我也熟悉matlab和R。

VBA EXCELassembly曲线，自由selectfunction

作为开始的情况，我有一个xy图，其中有一些值，其发展类似于一个指数函数。 我需要编写一个在图表上绘制拟合曲线的代码，但是我必须使用一个非指数函数（因为我需要从中得到一些系数）。 我需要使用的函数之一是K（Cx）2 /（1 + x），其中k和C是我需要的参数（它们是两个，这使得它更复杂）显然，你不能find这个Excel中拟合曲线工具上的一种结构。 有没有可能有一个拟合曲线的图表，你可以写自己的function的结构？ 对不起，如果我不添加任何书面代码，但我只是需要一个提示开始写作。 谢谢

使用“addtrendline”函数的Excel中的R平方值？

我一直在挣扎， 简而言之，我无法findExcel用于R 2的等式。 这里是我的数据： x：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 y：4 9 1 2 1 1 8 5 5 1 我绘制数据，拟合幂律函数（'添加趋势线'），并使用“添加趋势线”选项>在图表上显示R平方值 显示的值： R 2 = 0.03008 。 问题1 如果我使用'RSQ（）'函数（取Excel中的拟合函数的参数值），或使用定义（维基百科）手工在Excel中计算出来… R 2 = 0.0272 问题2 在Matlab中，使用'fit'函数，拟合函数的参数（当然是R 2 ）不是EXCELfind的那些参数。 问题： 所以这是我的主要问题： Excel如何在“添加趋势线”函数中计算R 2 ，因为它显然不是定义（维基百科）中的那个？ 和奖金问题： 为什么Excel和Matlab不会以相同的拟合参数结束？ 非常感谢！ %%%%%%编辑下面！ %%%% 作为评论的答案; 这里是我使用的Matlab代码： %% R-squared […]

Excel多项式曲线拟合algorithm

Excel用来计算二阶多项式回归（曲线拟合）的algorithm是什么？ 是否有示例代码或伪代码可用？