我有一个函数,如下 q = 1/sqrt(((1+z)**2 * (1+0.01*o_m*z) - z*(2+z)*(1-o_m)))
h = 5 * log10((1+z)*q) + 43.1601
我有上述公式,一旦我必须实验答案把一些数据转换成上述功能,解决以下方程 chi=(q_exp-q_theo)**2/err**2 # this function is a sigma, sig
这里是什么,我做了一个普通的例子... 开始与Y =米的物理模型* X + B 生成的M,X均匀分布,和b 创建通过指定y_average和y_standard偏差y的理论分布 下一步是从适合我的理论,我随机在(步骤2)中产生的数据,以获得的M,X的组合,和b来样我创建的分布(步骤3)。 下面是一幅图片,显示了我想要做的事情...我有顶部的图表,并且我已经在底部图表中创建了理论分布线......我
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,