双指数函数
待拟合曲线为 y(x) = bepx + ceqx
import matplotlib.pyplot as plt x = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0]) y = ([0.33, 0.26, 0.18, 0.16, 0.12, 0.09, 0.08, 0.07, 0.06, 0.06, 0.06, 0.07, 0.09, 0.1, 0.15, 0.19, 0.25, 0.36, 0.47, 0.68]) plt.scatter(x, y) plt.show()
拟合
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def double_exp(x, b, c, p, q): x = np.array(x) return b*np.exp(p*x) + c*np.exp(q*x) x = ([0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1.0]) y = ([0.33, 0.26, 0.18, 0.16, 0.12, 0.09, 0.08, 0.07, 0.06, 0.06, 0.06, 0.07, 0.09, 0.1, 0.15, 0.19, 0.25, 0.36, 0.47, 0.68]) popt, pcov = curve_fit(double_exp, x, y, [1, 1, 1, 1]) print(popt) b = popt[0] c = popt[1] p = popt[2] q = popt[3] y_fit = double_exp(x, b, c, p, q) plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y_fit, color='red', linewidth=1.0) plt.show()
numpy 库,实现列表转矩阵,得以进行数学运算。matplotlib.pyplot 库,绘制图像。scipy.optimize 库,curve_fit() 函数,使用非线性最小二乘法拟合曲线。curve_fit()popt,拟合结果,在这里指b, c, p, q 的值。povc,该拟合结果对应的协方差。
拟合结果参数原函数拟合结果误差b0.00110.00110c0.42000.42420.42%p6.39986.49881.55%q-5.1551-5.21641.19%
误差可以满意。
经过测试,如果将初始参数设置为原函数参数(保留 4 位小数),拟合得到的结果并未发生变化。
经过测试,拟合使用的三种方法,"trf","lm" 和 "dogbox" 对该函数拟合结果影响微乎其微。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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2024年12月26日
2024年12月26日
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