curve-fitting

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它只是一個基本的問題。我正在擬合使用polyfit來分散點。我有一些情況下，我的散點有相同的X值和polyfit不能適合它的一條線。必須有一些能夠處理這種情況的東西。畢竟，它只是一條線。我可以嘗試交換X和Y，然後冷卻一條線。任何更簡單的方法，因爲我有很多散點集合，並且需要一個通用方法來檢查行。主要目標是找到合適的線條並放下非線性特徵。

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加權趨勢線

Excel爲成對的值生成散點圖。它還提供了爲趨勢線生成最佳擬合趨勢線和公式的選項。它還會生成氣泡圖，並考慮每個值提供的重量。但是，重量對趨勢線或公式沒有影響。以下是一組示例值及其映射和權重。 Value Map Weight 0 1 10 1 2 10 2 5 10 3 5 20 4 6 20 5 1 1 對

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在Python中擬合分段函數

我試圖將一個分段定義的函數擬合到Python中的數據集中。我已經搜索了很長一段時間，但我還沒有找到答案，可能與否。要了解我正在嘗試做什麼，請看下面的示例（這不適用於我）。在這裏，我試圖將一個移位的絕對值函數（f（x）= | x-p |）擬合到以p爲擬合參數的數據集中。 import scipy.optimize as so import numpy as np def fitfunc(x,

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推薦關於曲線擬合和插值的書籍？

我正在一個java應用程序中，我需要做一些曲線配件和插值。我沒有這方面的理論統計背景。我很感激，如果有人能推薦涵蓋這個主題的好書，但不是很先進的書。如果本書在java中提供了編碼示例，則會更好。

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從3分計算反比例

如果已經提出了這個問題，我表示歉意 - 我不確定在這裏使用的是正確的術語，所以如果有的話，希望它能幫助像我這樣的其他人找到標記爲愚蠢的。我正在尋找從3個點創建代碼（C＃或Javascript理想）曲線的公式 - 公式應該是形式y = a /（t + b）+ c其中t是時間 - 橫軸 - 而y是縱軸。很明顯，a，b和c只是用於圖形擬合。我該怎麼辦？是否有我應該使用的現有庫？源數據有很多可用的數

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在Python中等效於曲面曲率的Matlab

我試圖計算由點（x，y，z）數組給出的曲面的曲率。最初我試圖適應的多項式方程Z = A + BX + CX^2 + DY + EXY + FY^2）然後計算高斯曲率 $ K = \壓裂{F_ {XX} \ CDOT F_ {YY} - {{F_ XY}}^2} {（1+ {F_X}^2 + {F_y}^2）^ 2} $ 然而問題是，如果在表面裝配是複雜的。我發現這個Matlab代碼來數值計算曲率

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使用lsqcurvefit中的選項

我想在lsqcurvefit命令中使用Levenberg Marquardt算法。我已經做了以下內容： options = optimset('LevenbergMarquardt','on'); x = lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata,options); 我得到以下錯誤： ??? Error using ==> optim\private\lsqncom

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如何使用Java Math Commons CurveFitter？

如何使用Math Commons CurveFitter將函數擬合爲一組數據？我被告知使用CurveFitter與LevenbergMarquardtOptimizer和ParametricUnivariateFunction，但我不知道在ParametricUnivariateFunction漸變和值方法中寫什麼。另外，寫完後，如何得到擬合的函數參數？我的功能： public static do

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Scipy/Python間接樣條插值

我需要以相當的間接方式來擬合數據。在擬閤中恢復的原始數據是一些線性函數，具有小的振盪和漂移，我想確定。我們稱之爲f（t）。我們不能直接在實驗中記錄這個參數，但是隻能間接地假設爲g（f）= sin（a f（t））。（真正的傳輸函數更復雜，但它不應該在這裏起作用）所以如果f（t）改變方向朝向sin函數的轉折點，這是很難識別，我嘗試了一種替代方案方法來恢復f（t）而不僅僅是g的逆函數和一些數據繼續猜

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已知積分的曲線擬合Python

我有一些數據是分箱內未知曲線的積分。爲了您的興趣，數據是海浪能量，並且箱子用於方向，例如， 0-15度。如果可能的話，我想對曲線進行擬合，以保存箱內積分的數據。我試着用鉛筆在筆記本上畫草圖，看起來好像可能。有沒有人知道Python中的任何曲線擬合工具來做到這一點，例如在scipy插值子包中？在此先感謝編輯：感謝您的幫助。如果我這樣做，看起來我會嘗試本文第4部分推薦的方法：http://jou