我使用下面的代码来绘制多个数据点(XI,YI) import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xi = np.array(data_df[['col_A']])
yi = np.array(data_df[['col_B']])
plt.figure()
plt.plot(xi, yi)
x = np.linspace(0,
,我需要用Python来评估我的数据。不幸的是,我的同学还没有适合的脚本,而且我对编程还很陌生。 我有这样的数据集,我试图通过使用scipy.optimize.curve_fit高斯,以适应它。由于有很多不可用的计数,特别是在轴末端,我想限制要安装的部分。 图片raw data 这是我到目前为止有: import numpy as np
import matplotlib.pyplot as p
我已经使用How to apply piecewise linear fit in Python?这个问题中发现的一些代码来执行具有单个断点的分段线性近似。 的代码如下: from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
x = np.array
我不能得到这个棚车适合的工作...我得到“OptimizeWarning:参数的协方差无法估计 类别= OptimizeWarning)”,输出系数不会超出开始的猜测。 import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def box(x, *p):
height, center, width = p
retur