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我有 python 代码可以生成数字 x、y 和 z 的三元组列表。我想使用 scipy curve_fit 来拟合 z= f(x,y)。这是一些无效的代码
A = [(19,20,24), (10,40,28), (10,50,31)]
def func(x,y,a, b):
return x*y*a + b
如何让 python 将此函数与列表 A
中的数据匹配?
最佳答案
func
的第一个参数必须是数据(x 和 y)。func
的其余参数表示参数。所以你需要稍微修改一下你的func
:
def func(data, a, b):
return data[:,0]*data[:,1]*a + b
curve_fit
的第一个参数是函数。数据
(x
和y
在一个数组的形式)。z
)。a
和 b
在这种情况下。)所以,例如:
params, pcov = optimize.curve_fit(func, A[:,:2], A[:,2], guess)
import scipy.optimize as optimize
import numpy as np
A = np.array([(19,20,24), (10,40,28), (10,50,31)])
def func(data, a, b):
return data[:,0]*data[:,1]*a + b
guess = (1,1)
params, pcov = optimize.curve_fit(func, A[:,:2], A[:,2], guess)
print(params)
# [ 0.04919355 6.67741935]
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