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我有一个 python 函数,它接受一堆(1 个或 2 个)参数并返回一个二维数组。我一直在尝试使用 scipy
curve_fit
和 least_squares
来优化输入参数,以便生成的二维数组与另一个二维数组相匹配-制作。我遇到了这两种方法都将初始猜测作为收敛解返回给我的问题。从我的头上扯下很多头发后,我发现问题是因为它对初始猜测的小增量太小而无法对我的函数返回的二维数组产生任何影响(因为单元格值在数组被量化并且不连续)因此 scipy
假设它在初始猜测时已经达到收敛(或局部最小值)。
我想知道是否有解决这个问题的方法(比如在猜测时强制它使用更大的增量)。谢谢。
最佳答案
我最近遇到了一个非常相似的问题,事实证明这些优化器只适用于连续可微函数。这就是为什么他们会返回初始参数,因为无法区分您想要拟合的函数。在我的例子中,我可以通过在将其插入 curve_fit
优化器之前先对其拟合一个多项式函数来手动使我的拟合函数可微分。
关于python - 如何更改 scipy curve_fit/least_squares 步长?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61996036/
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所以,我正在处理维基百科转储,以计算大约 5,700,000 个页面的页面排名。这些文件经过预处理,因此不是 XML 格式。 它们取自 http://haselgrove.id.au/wikipedi
Scipy 和 Numpy 返回归一化的特征向量。我正在尝试将这些向量用于物理应用程序,我需要它们不被标准化。 例如a = np.matrix('-3, 2; -1, 0') W,V = spl.ei
基于此处提供的解释 1 ,我正在尝试使用相同的想法来加速以下积分: import scipy.integrate as si from scipy.optimize import root, fsol
这很容易重新创建。 如果我的脚本 foo.py 是: import scipy 然后运行: python pyinstaller.py --onefile foo.py 当我启动 foo.exe 时,
我想在我的代码中使用 scipy.spatial.distance.cosine。如果我执行类似 import scipy.spatial 或 from scipy import spatial 的操
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有人可以帮我处理 scipy.stats.chisquare 吗?我没有统计/数学背景,我正在使用来自 https://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_test 的
我正在使用 scipy.odr 拟合数据与权重,但我不知道如何获得拟合优度或 R 平方的度量。有没有人对如何使用函数存储的输出获得此度量有建议? 最佳答案 res_var Output 的属性是所谓的
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我有 my own triangulation algorithm它基于 Delaunay 条件和梯度创建三角剖分,使三角形与梯度对齐。 这是一个示例输出: 以上描述与问题无关,但对于上下文是必要的。
这是一个非常基本的问题,但我似乎找不到好的答案。 scipy 到底计算什么内容 scipy.stats.norm(50,10).pdf(45) 据我了解,平均值为 50、标准差为 10 的高斯中像 4
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log( VA ) = gamma - (1/eta)log[alpha L ^(-eta) + 测试版 K ^(-eta)] 我试图用非线性最小二乘法估计上述函数。我为此使用了 3 个不同的包(Sc
我是一名优秀的程序员,十分优秀!