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如何在Python中将最佳拟合线应用于时间序列
我试图将最佳拟合线应用于显示 NDVI 随时间变化的时间序列 但我不断遇到错误 在本例中 我的 x 是不同的日期 作为间隔不均匀的字符串 y 是每个日期使用的 NDVI 值 当我在 numpy 中使用 poly1d 函数时 出现以下错误 T
python
TimeSeries
bestfitcurve
计算 R 和 ggplot2 中平滑线的曲线最大值的 x 值
data lt dput data structure list x 1 16 y c 79 62962963 84 72222222 88 42592593 74 07407407 29 62962963 51 38888889 79 6
r
ggplot2
curvefitting
bestfitcurve
curvesmoothing
如何使用 R 找到最适合的圆/椭圆?
我一直在阅读一些将圆适合数据的方法 例如this http www cs bsu edu homepages kerryj kjones circles pdf 我想看看这些方法如何在真实数据上发挥作用 并考虑使用 R 来实现这一点 我尝试
r
bestfitcurve
如何设置 curve_fit 的初始值以找到最佳优化,而不仅仅是局部优化?
我正在尝试拟合幂律函数 并找到最佳拟合参数 但是 我发现如果参数的初始猜测不同 最佳拟合 输出就会不同 除非我找到正确的初始猜测 否则我可以获得最佳优化 而不是局部优化 有没有办法找到 合适的初始猜测 下面列出了我的代码 请随意提出任何意见
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scikitlearn
scipy
leastsquares
bestfitcurve
如何在 Javascript 中创建最佳拟合多项式曲线?
我正在尝试使用 3 6 阶多项式计算数据的最佳拟合曲线 我找到了这个教程 JavaScript 中的三次回归 最佳拟合线 首先 我似乎无法让我的输出远程匹配曲线 jsbin在这里 http jsbin com qukuqigobu 1 ed
javascript
bestfitcurve