python - scipy 的曲线拟合不适用于正弦曲线？

Question

我不明白这个数据拟合有什么问题:

from scipy.optimize import curve_fit
def sin_fit(x, *p):
    a,b,c,d= p
    return a + b*np.sin(c*x+ d)

# p0 is the initial guess for the fitting coefficients
p0 = [0.1, 1., 1., 0.1]

coeff, var_matrix = curve_fit(sin_fit, t, data, p0=p0)

我想要么有明显的错误，但我目前没有注意到，要么我不能使用 scipy 的曲线拟合来解决这个问题。有什么想法吗？

Answer 1

这似乎是您最初猜测的问题，尤其是您选择的频率相差太远。根据您当前的初始猜测 p0，curve_fit 不会足够快地收敛到一个好的答案，因此您需要选择一个更好的 p0。这是我的意思的一个例子:

t = np.linspace(0,50,1000)
data = 0.275 * (np.random.rand(len(t)) * 0.2 + 1.) * np.sin(2. * np.pi / 15. * t - 7.5)
p0 = [0.2, 0.5, 1.5 * np.pi / 14, 0.]

coeff, var_matrix = curve_fit(sin_fit, t, data, p0=p0)

plt.plot(t, data, 'bo')
plt.plot(t, sin_fit(t, *p0), 'g-')
plt.plot(t, sin_fit(t, *coeff), 'r-')

在下面您可以看到，初始猜测越接近(绿色曲线)curve_fit 将更好地执行拟合(红色曲线):