Tôi có một tệp dữ liệu với cột đầu tiên X, Coulmn Y thứ hai và cột thứ ba z. Tôi có thể gọi những giá trị này thông qua
x=mat0[:,0]
Đó không phải là vấn đề. Tôi cũng có thể tạo và vẽ sơ đồ Gaussian 3D với các dữ liệu này hoặc [như bạn thấy trong tập lệnh của tôi bên dưới] thông qua định nghĩa của hàm "twod_gauss".
Bây giờ tôi muốn phù hợp với chức năng này "twod_gauss" vào tập dữ liệu [x, y, z] và in ra các giá trị cho biên độ sigma, v.v.
Đây là những gì tôi có:
from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
Tôi nghĩ rằng tôi đã làm điều đó đúng, nhưng nó thực sự không phù hợp.
Các thông số in là các tham số tôi đã cung cấp trong dữ liệu.
Xác định dữ liệu phù hợp với một số tiếng ồn:
Phù hợp với các tham số A, B, C của hàm chức năng:
Hạn chế tối ưu hóa vùng>>> def func[x, a, b, c]: ... return a * np.exp[-b * x] + c3,
>>> def func[x, a, b, c]: ... return a * np.exp[-b * x] + c4 và
>>> def func[x, a, b, c]: ... return a * np.exp[-b * x] + c5:fcallable
scipy.optimize.curve_fit [f, xdata, ydata, p0 = none, sigma = none , ** kwargs] [nguồn]#
Sử dụng bình phương tối thiểu phi tuyến tính để phù hợp với một hàm, f, vào dữ liệu.array_like or objectGiả sử ydata = f[xdata, *params] + eps
.
Tham sốfcallable
Hàm mô hình, F [x, xông]. Nó phải lấy biến độc lập làm đối số đầu tiên và các tham số để phù hợp như các đối số còn lại riêng biệt.array_like, optionalxdataarray_like hoặc đối tượng
Biến độc lập nơi dữ liệu được đo. Thường nên là một chuỗi độ dài m hoặc một mảng [k, m] cho các hàm với các dự đoán k, nhưng thực sự có thể là bất kỳ đối tượng nào.None or M-length sequence or MxM array, optionalDữ liệu phụ thuộc, một mảng m chiều dài - trên danh nghĩa f[xdata, ...]
.
p0array_like, tùy chọn
Dự đoán ban đầu cho các tham số [độ dài n]. Nếu không có, thì tất cả các giá trị ban đầu sẽ là 1 [nếu số lượng tham số cho hàm có thể được xác định bằng cách sử dụng hướng nội, nếu không một giá trị được nâng lên].
Sigmanone hoặc chuỗi độ dài hoặc mảng MXM, tùy chọn
Xác định sự không chắc chắn trong ydata. Nếu chúng ta xác định phần dư là
from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
0, thì việc giải thích Sigma phụ thuộc vào số lượng kích thước của nó:Một sigma 1-D nên chứa các giá trị độ lệch chuẩn của các lỗi trong ydata. Trong trường hợp này, hàm được tối ưu hóa là from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
1.bool, optionalMột sigma 2 chiều phải chứa ma trận sai số hiệp phương sai trong ydata. Trong trường hợp này, hàm được tối ưu hóa là
from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
2.Mới trong phiên bản 0.19.
Không có [mặc định] tương đương với Sigma 1-D chứa đầy những cái.bool, optionalTuyệt đối_sigmabool, tùy chọn
Nếu đúng, Sigma được sử dụng theo nghĩa tuyệt đối và PCOV hiệp phương sai tham số ước tính phản ánh các giá trị tuyệt đối này.2-tuple of array_like, optionalNếu sai [mặc định], chỉ có cường độ tương đối của các giá trị Sigma có vấn đề. Ma trận hiệp phương sai tham số được trả về dựa trên tỷ lệ sigma theo hệ số không đổi. Hằng số này được đặt bằng cách yêu cầu Chisq giảm cho các tham số tối ưu POPT khi sử dụng sigma được chia tỷ lệ bằng với sự thống nhất. Nói cách khác, Sigma được chia tỷ lệ để phù hợp với phương sai mẫu của phần dư sau khi phù hợp. Mặc định là sai. Về mặt toán học,
from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
3Check_finitebool, tùy chọn
Nếu đúng, hãy kiểm tra xem các mảng đầu vào không chứa NAN của INF và tăng giá trị horror nếu chúng làm được. Đặt tham số này thành sai có thể âm thầm tạo ra kết quả vô nghĩa nếu các mảng đầu vào có chứa NAN. Mặc định là đúng.{‘lm’, ‘trf’, ‘dogbox’}, optionalBound2-Tuple của Array_Like, Tùy chọn
Check_finitebool, tùy chọn
Nếu đúng, hãy kiểm tra xem các mảng đầu vào không chứa NAN của INF và tăng giá trị horror nếu chúng làm được. Đặt tham số này thành sai có thể âm thầm tạo ra kết quả vô nghĩa nếu các mảng đầu vào có chứa NAN. Mặc định là đúng.callable, string or None, optionalBound2-Tuple của Array_Like, Tùy chọn
Mới trong phiên bản 0.18.
full_outputboolean, tùy chọnboolean, optionalNếu đúng, chức năng này trả về thông tin additioal: Infodict, Mesg và IER.
Mới trong phiên bản 1.9.
**kwargsCác đối số từ khóa được truyền đến
from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
8 cho from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
9 hoặc from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
5 nếu không.ReturnSpopTarraypoptarray
Các giá trị tối ưu cho các tham số để tổng số dư bình phương của
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit1 được giảm thiểu.
Hiệp phương sai ước tính của popt. Các đường chéo cung cấp phương sai của ước tính tham số. Để tính toán một lỗi độ lệch chuẩn trên các tham số sử dụng
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit2.
Làm thế nào tham số Sigma ảnh hưởng đến hiệp phương sai ước tính phụ thuộc vào đối số tuyệt đối_sigma, như được mô tả ở trên.
Nếu ma trận Jacobian tại giải pháp không có thứ hạng đầy đủ, thì phương thức LM LM trả về một ma trận chứa đầy
from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
4, mặt khác, các phương pháp Trf, và ‘Dogbox, sử dụng moore-Penrose pseudoinverse để tính toán ma trận hiệp phương sai.InfodictDict [chỉ trả về nếu full_output là đúng]dict [returned only if full_output is True]Một từ điển của các đầu ra tùy chọn với các khóa:
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit4
Số lượng các cuộc gọi chức năng. Các phương pháp ‘TRF, và‘ Dogbox, không đếm các chức năng gọi cho xấp xỉ bằng số Jacobian, trái ngược với phương thức ‘LM.
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit5
Các giá trị hàm được đánh giá tại giải pháp.
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit6
Một hoán vị của ma trận R của hệ số QR của ma trận Jacobian gần đúng cuối cùng, cột được lưu trữ khôn ngoan. Cùng với IPVT, hiệp phương sai của ước tính có thể được xấp xỉ. Phương pháp ‘LM chỉ cung cấp thông tin này.
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit7
Một mảng nguyên có chiều dài n xác định ma trận hoán vị, p, sao cho fjac*p = q*r, trong đó r là hình tam giác trên với các phần tử chéo có cường độ không tăng. Cột J của P là cột IPVT [J] của ma trận nhận dạng. Phương pháp ‘LM chỉ cung cấp thông tin này.
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit8
Vectơ [chuyển vị [q] * fvec]. Phương pháp ‘LM chỉ cung cấp thông tin này.
Mới trong phiên bản 1.9.
Các đối số từ khóa được truyền đếnfrom matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
8 cho from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
9 hoặc from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
5 nếu không.str [returned only if full_output is True]ReturnSpopTarray
Mới trong phiên bản 1.9.
Các đối số từ khóa được truyền đếnfrom matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
8 cho from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
9 hoặc from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
5 nếu không.int [returnned only if full_output is True]ReturnSpopTarray
Mới trong phiên bản 1.9.
Các đối số từ khóa được truyền đếnfrom matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
8 cho from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
9 hoặc from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
5 nếu không.ReturnSpopTarray
Các giá trị tối ưu cho các tham số để tổng số dư bình phương của>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit1 được giảm thiểu.
Mảng PCOV2-D
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit2.
Làm thế nào tham số Sigma ảnh hưởng đến hiệp phương sai ước tính phụ thuộc vào đối số tuyệt đối_sigma, như được mô tả ở trên.
Nếu ma trận Jacobian tại giải pháp không có thứ hạng đầy đủ, thì phương thức LM LM trả về một ma trận chứa đầy
from matplotlib import pyplot;
from pylab import genfromtxt;
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis
# Load file into mat0
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
fig = plt.figure[figsize=[20,10]]
############ 3D ###############
ax = fig.add_subplot[1, 2, 2, projection='3d']
#Load data
mat0 = genfromtxt["0005.map"];
# define Gaussian
def twoD_Gauss[[x,y],amplitude,x0,y0,sigma_x,sigma_y,offset]:
x0=float[x0]
y0=float[y0]
return offset + amplitude*np.exp[-[[[x-x0]**[2]/[2*sigma_x**[2]]] + [[y-y0]**[2]/[2*sigma_y**[2]]]]]
#define x and y and z [z not used, x and y shifted]
x = mat0[:,0]-150
y = mat0[:,1]-143
z = mat0[:,2]
#create data
data = twoD_Gauss[[x, y], 15, 0, 0, 20, 20, 10]
# plot twoD_Gaussian data generated above
ax = plt.axes[projection='3d']
ax.plot_trisurf[x, y, data, cmap="jet", linewidth=0]
#FITTING HELP!
initial_guess = [24000,0,0,25,25,6000]
params, pcov = opt.curve_fit[twoD_Gauss, [x,y], data,initial_guess]
print[params]
plt.show[]
4, mặt khác, các phương pháp Trf, và ‘Dogbox, sử dụng moore-Penrose pseudoinverse để tính toán ma trận hiệp phương sai.InfodictDict [chỉ trả về nếu full_output là đúng]
Một từ điển của các đầu ra tùy chọn với các khóa:
Số lượng các cuộc gọi chức năng. Các phương pháp ‘TRF, và‘ Dogbox, không đếm các chức năng gọi cho xấp xỉ bằng số Jacobian, trái ngược với phương thức ‘LM.
Các giá trị hàm được đánh giá tại giải pháp.
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.optimize import curve_fit
>>> def func[x, a, b, c]: ... return a * np.exp[-b * x] + c
Một hoán vị của ma trận R của hệ số QR của ma trận Jacobian gần đúng cuối cùng, cột được lưu trữ khôn ngoan. Cùng với IPVT, hiệp phương sai của ước tính có thể được xấp xỉ. Phương pháp ‘LM chỉ cung cấp thông tin này.
>>> xdata = np.linspace[0, 4, 50] >>> y = func[xdata, 2.5, 1.3, 0.5] >>> rng = np.random.default_rng[] >>> y_noise = 0.2 * rng.normal[size=xdata.size] >>> ydata = y + y_noise >>> plt.plot[xdata, ydata, 'b-', label='data']
Một mảng nguyên có chiều dài n xác định ma trận hoán vị, p, sao cho fjac*p = q*r, trong đó r là hình tam giác trên với các phần tử chéo có cường độ không tăng. Cột J của P là cột IPVT [J] của ma trận nhận dạng. Phương pháp ‘LM chỉ cung cấp thông tin này.
>>> popt, pcov = curve_fit[func, xdata, ydata] >>> popt array[[2.56274217, 1.37268521, 0.47427475]] >>> plt.plot[xdata, func[xdata, *popt], 'r-', ... label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple[popt]]
Vectơ [chuyển vị [q] * fvec]. Phương pháp ‘LM chỉ cung cấp thông tin này.
>>> popt, pcov = curve_fit[func, xdata, ydata, bounds=[0, [3., 1., 0.5]]] >>> popt array[[2.43736712, 1. , 0.34463856]] >>> plt.plot[xdata, func[xdata, *popt], 'g--', ... label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple[popt]]
>>> plt.xlabel['x'] >>> plt.ylabel['y'] >>> plt.legend[] >>> plt.show[]