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データをフィットさせるためのcurve_fitの使用

私はscipyとmatplotlibに不慣れで、関数をデータに適合させようとしています。 Scipy Cookbook の最初の例は素晴らしく機能しますが、ファイルから読み取ったポイントで試してみると、与えた初期係数（以下のp0）は実際には変化しないようで、共分散行列は次のようになります。常にINF。

行に続くデータでさえも適合させようとしましたが、役に立ちませんでした。データのインポート方法に問題がありますか？もしそうなら、それを行うためのより良い方法はありますか？

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import scipy as sy

with open('data.dat') as f:
    noms = f.readline().split('\t')

    dtipus = [('x', sy.float32)] + [('y', sy.float32)]

    data = sy.loadtxt(f,delimiter='\t',dtype=dtipus)

    x = data['x']
    y = data['y']

    def func(x, a, b, c):
        return a*x**b + c

    p0 = sy.array([1,1,1])

    coeffs, matcov = curve_fit(func, x, y, p0)

    yaj = func(x, coeffs[0], coeffs[1], coeffs[2])

    print(coeffs)
    print(matcov)

    plt.plot(x,y,'x',x,yaj,'r-')
    plt.show()

ありがとう！

pythonpython-3.xscipycurve-fittingleast-squares
10
Ironil

問題は確かにデータのインポート方法にあるように思われます。このデータファイルの偽造：

$:~/temp$ cat data.dat
1.0  2.0
2.0  4.2
3.0  8.4
4.0  16.1

pylabのloadtxt関数を使用して読み取ります。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import scipy as sy
import pylab as plb  

data = plb.loadtxt('data.dat')  
x = data[:,0]
y= data[:,1]

def func(x, a, b, c):
  return a*x**b + c

p0 = sy.array([1,1,1])
coeffs, matcov = curve_fit(func, x, y, p0)

yaj = func(x, coeffs[0], coeffs[1], coeffs[2])
print(coeffs)
print(matcov)

plt.plot(x,y,'x',x,yaj,'r-')
plt.show()

私のために働きます。ちなみに、 dtypes を使用して列に名前を付けることができます。

11
ev-br

ロードデータの根本的な問題は、float32にキャストすることですが、scipy 0.10.1では、curve_fitはfloat64で機能しますが、float32では機能しません（これはバグであり、機能ではありません）。あなたの例はfloat64で動作します。

4
Stephen