python非线性最小二乘拟合_python非线性最小二乘拟合

python⾮线性最⼩⼆乘拟合_python⾮线性最⼩⼆乘拟合这是⼀个如何使⽤scipy.optimize.leastsq的裸机⽰例：

import numpy as np

import scipy.optimize as optimize

import matplotlib.pylab as plt

def func(kd,p0,l0):

return 0.5*(-1-((p0+l0)/kd) + np.sqrt(4*(l0/kd)+(((l0-p0)/kd)-1)**2))

残差的平⽅和是我们试图最⼩化的kd的函数：

def residuals(kd,p0,l0,PLP):

return PLP - func(kd,p0,l0)

这⾥我⽣成⼀些随机数据.你想在这⾥加载你的真实数据.

N=1000

南京秦淮区通报1例核酸阳性kd_guess=3.5 #

p0 = np.linspace(0,10,N)

河北唐山一中l0 = np.linspace(0,10,N)

江苏交广网

PLP = func(kd_guess,p0,l0)+(np.random.random(N)-0.5)*0.1

kd,cov,infodict,mesg,ier = optimize.leastsq(

residuals,kd_guess,args=(p0,l0,PLP),full_output=True,warning=True)

print(kd)

产⽣类似的东西

nrm3.49914274899

这是optimize.leastsq到的最适合的kd值.

中医美容论文这⾥我们使⽤刚刚到的kd的值⽣成PLP的值：

PLP_fit=func(kd,p0,l0)

以下是PLP与p0的关系图.蓝线是从数据，红线是最佳拟合曲线.

plt.plot(p0,PLP,'-b',p0,PLP_fit,'-r')

二癸基二甲基氯化铵

plt.show()

本文发布于:2024-09-22 20:31:55，感谢您对本站的认可！

标签：红线通报数据

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