python – scipy曲线拟合矩阵

2019年8月3日 254次阅读

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的最小平方误差.

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？

最佳答案 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
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