Уведомления

Группа в Telegram: @pythonsu

#1 Ноя. 19, 2017 00:14:01

Ty3
Зарегистрирован: 2017-11-18
Сообщения: 1
Репутация: +  0  -
Профиль   Отправить e-mail  

Нелинейная регрессия с помощью scipy.optimize.curve_fit

Доброго времени суток, товарищи программисты !

При решении задачи :
подбор параметров функции для наилучшей аппроксимации исходных данных
постоянно возникают какие-то ошибки.

Кто владеет (или пользовался) этой операцией, подскажите, пожалуйста, в чём тут дело и как исправить, чтобы всё заработало.

Спасибо.
Файл также прикрепил.

def Cd(Cs):
return Cs / (2 * math.pi * phi * ct * h * rw ** 2)
def Td(t,eps):
return (0.00036 * eps) / (rw ** 2 *phi * ct * h) * t

Pi = 250
q = 10

def Pd(t,eps,Cs,skin):
return Pi - 18.66 * q * bo / eps * 0.5 * (scipy.log(Td(t,eps)/Cd(Cs)) + 0.80907 + scipy.log(Cd(Cs) * scipy.exp(2*skin)))

sci.curve_fit(Pd,sup_t,dif_P,method='lm')

sup_t и dif_P массивы (np.array)

Прикреплённый файлы:
attachment P4 v6.ipynb (70,3 KБ)

Офлайн

#2 Ноя. 19, 2017 07:54:03

doza_and
От:
Зарегистрирован: 2010-08-15
Сообщения: 4138
Репутация: +  252  -
Профиль   Отправить e-mail  

Нелинейная регрессия с помощью scipy.optimize.curve_fit

Не у всех есть ipython notebooks чтобы посмотреть что у вас там не так. Желательно привести рабочий пример.

Ty3
постоянно возникают какие-то ошибки.
На такое можно только ответить, что какие-то ошибки можно как-то исправить.
Желательно привести сообщение об ошибке. Причем одной. Прежде всего добейтесь воспроизводимости возникновения ошибки.



Офлайн

Board footer

Модераторировать

Powered by DjangoBB

Lo-Fi Version