Python 如何使用 curve_fit 应用体重曲线

发布于09月14日

我有两个变量，我正try 在Scipy Optimize中使用curve_fit来拟合数据.它看起来不错，但左侧的红线与数据(绿点)不太匹配.我如何在curve_fit()上加一些重物才能把左边的红线移到蓝线上呢？

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以下是代码:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.optimize import curve_fit
from pandas import DataFrame

x = [  57,   83,  124,  141,  196,  223,  275,  302,  341,  714,  895,
   1034, 1117, 1207, 1248, 1416, 1494, 1563, 1708, 1785, 1863, 2015,
   2139, 2238, 2312, 2412, 2442, 2520, 2596, 2658, 2706, 2777, 2846,
   2966, 3106, 3241, 3276, 3424, 3568, 3647, 3831, 3961, 4091, 4248,
   4430, 4478, 4644, 4833, 5052, 6041 ]

y = [ 70,  81,  87,  91,  96, 106, 109, 114, 120, 129, 144, 162, 168,
   175, 181, 184, 190, 195, 205, 213, 216, 219, 224, 226, 231, 236,
   239, 247, 255, 260, 264, 269, 282, 292, 297, 304, 308, 313, 319,
   322, 327, 333, 338, 341, 345, 354, 362, 364, 374, 391  ]
       

plt.scatter(x,y,color='green')

def func(x, a, b):
    return a * np.power(x,b) 

popt, pcov = curve_fit(func, x, y)

plt.plot(x, func(x, *popt), 'b-', label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f' % tuple(popt))

popt2 = [12.6, 0.386]
plt.plot(x, func(x, *popt2), 'r-', label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f' % tuple(popt2))

plt.semilogx()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit, Bounds x = np.array([ 57, 83, 124, 141, 196, 223, 275, 302, 341, 714, 895, 1034, 1117, 1207, 1248, 1416, 1494, 1563, 1708, 1785, 1863, 2015, 2139, 2238, 2312, 2412, 2442, 2520, 2596, 2658, 2706, 2777, 2846, 2966, 3106, 3241, 3276, 3424, 3568, 3647, 3831, 3961, 4091, 4248, 4430, 4478, 4644, 4833, 5052, 6041, ]) y = np.array([ 70, 81, 87, 91, 96, 106, 109, 114, 120, 129, 144, 162, 168, 175, 181, 184, 190, 195, 205, 213, 216, 219, 224, 226, 231, 236, 239, 247, 255, 260, 264, 269, 282, 292, 297, 304, 308, 313, 319, 322, 327, 333, 338, 341, 345, 354, 362, 364, 374, 391, ]) def model(x: np.ndarray, a: float, b: float, c: float, d: float) -> np.ndarray: return a * (x - b)**c + d popt, *_ = curve_fit( f=model, xdata=x, ydata=y, p0=(1, 0, 2, 0), bounds=Bounds( lb=(0, -1e4, 0, -1e3), ub=(1e4, 1e4, 50, 1e3), ), ) print(popt) fig, ax = plt.subplots() ax.semilogx(x, y, label='experiment') ax.semilogx(x, model(x, *popt), label='fit') ax.legend() plt.show()

Python 如何使用 curve_fit 应用体重曲线

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