我有一个直方图。H=hist(my_data,bins=my_bin,histtype='step',color='r') 我可以看出这个形状几乎是高斯分布的，但我想用高斯函数拟合这个直方图，并打印出得到的均值和标准差的值。你能帮我吗？

我有以下数据：>>> x array([ 3.08, 3.1 , 3.12, 3.14, 3.16, 3.18, 3.2 , 3.22, 3.24, 3.26, 3.28, 3.3 , 3.32, 3.34, 3.36, 3.38, 3....

我想做一个对数拟合，但是我一直遇到运行时错误: 未找到最佳参数: 调用函数的次数已达到 maxfev = 1000 我使用下面的脚本。有人能告诉我哪里出了问题吗？我使用Spyder，并且还是初学者。 import math import matplotlib as mpl from ...

我试图展示经济遵循相对正弦增长模式。我正在构建一个Python模拟来证明即使让某种程度的随机性占主导，我们仍然可以产生相对正弦的结果。 我对自己生成的数据感到满意，但现在我想找到一些方法来获得一个非常接近数据的正弦图形。我知道你可以进行多项式拟合，但能否进行正弦拟合？

在Python中，我有一个带有很多参数的函数。我想将此函数拟合到数据集上，但只使用一个参数，其余参数我想自行提供。以下是一个示例：def func(x,a,b): return a*x*x + b for b in xrange(10): popt,pcov = curve_fi...

我正在尝试将一个S形函数拟合到我的一些数据上，但我一直得到以下错误：ValueError: Unable to determine number of fit parameters. 我的数据长这样： 我的代码是：from scipy.optimize import curve_fit d...

我有一组点pts，它们形成了一个环，看起来像这样： 这与31243002有些相似，但不是在每对点之间放置点，而是想要通过这些点拟合出平滑的曲线（坐标在问题末尾给出），因此我尝试了类似于scipy文档中插值部分的方法：values = pts tck = interpolate.splre...

我有一组数据点（可以稀疏），需要用Bézier曲线进行拟合。我需要的是速度而不是精度，但是拟合结果应该足够好以便识别。另外，我正在寻找一种算法，可以使用得较少库（特别是NumPy）。 我已经阅读了几篇研究论文，但没有一篇提供足够详细的细节来完全实现。是否有任何开源示例？

我有两个NumPy数组x和y。当我尝试使用指数函数和curve_fit（SciPy）来拟合我的数据时，使用以下简单代码： #!/usr/bin/env python from pylab import * from scipy.optimize import curve_fit x = n...

我想使用 numpy.polyfit 进行物理计算，因此我需要误差的数量级。