Scipy Curve_fit do do do not of lorentzian的峰值
我有一些我要适合的Lorentzian数据，并且有问题。我认为Scipy可以找到一个良好的合身性也许太吵了，所以我产生了一个理想化的Lorentzian以适合使用，…
在线的发现点与其他点最小距离，而不是在线python
我已经使用 scipy.optimize.fmin_cobyla 找到了图上点和线之间的最小距离。有没有办法获得 fmin_cobyla 返回该最小距离发生的线上的点（不是距离！）…
Scipy Curve_FI返回初始参数估计值
我正在使用Scipy Curve_fit函数进行三烯，以将高斯函数拟合到我的数据中，以估计理论功率谱密度。在这样做的同时，curve_fit函数始终返回初始参数（p0…
如何使用Scipy curve_fit用某些参数值求解方程已知
我尝试使用Scipy Curve_fit求解方程，以获取一些未知参数的估计值。我有自变量（x）和因变量（y）和一个已知的参数（e），现在我需要找到a，b，c和d的…
Scipy Optimize（L-BFGS-B）输出：变量M表示什么？
运行L-BFGS-B代码 机器精确= 2.220d-16 n = 425 m = 10 在x0 0 0变量恰好在边界 变量m的含义是什么？我知道n代表可训练的参数的数量。…
类型的无效值＆＃x27; numpy.float64＆＃x27;收到了＆＃x27; y＆＃x27;散布的特性
当我尝试使用plotly使用add_trace函数时，我会出现主题错误。我有2个自变量（x1和x2）和一个因变量（y）。我使用curve_fit进行数据拟合，并希望在图表…
如何在Python中使用超过一对已知依赖和自变量的立方函数求解
我尝试找出如何使用自变量（x）和因变量f（x）已知但系数a，b，c和常数d未知的f（x）和因变量f（x）求解的立方函数。我尝试了sympy，但意识到它只适用…
如何在两个向量之间的差异上使用scipy``最小''？
我有两个向量 w1 和 w2 （长度100中的每个），我想最大程度地减少其绝对差异的总和，即 import numpy as np def diff(w: np.ndarray) -> float: """Ge…
Scipy优化最小化
我正在尝试用4个变量解决优化问题。 我必须在 scipy.optimize 中给出约束 约束是 x [1]＆lt; x [2]＆lt; x [3]＆lt; x [4] 。 是否有任何方法可以在 s…
通过使用PANDAS DATAFRAME将Scipy与Group最小化
我有一个数据框架（下面的示例DF），并试图最大程度地减少成本函数。 GrpId = ['A','A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B','B'] col1 = [69.1,…
