Fit y = Axt in Python

Question

Ich möchte dies als y = ax passen. Der Code funktioniert jedoch nicht. Kann mir jemand helfen?

def func(): 
    return a * x 

F1 = [0.55, 0.45, 0.50, 0.65, 0.75, 0.80] 
r1 = [18.2, 18.4, 18.8, 19.5, 20.0, 20.2] 

plt.plot(F1, r1) 
popt = curve_fit(func, r1, F) # I supose it only returns one value 
plt.plot(r1, popt * r1, 'g--') 

Der Fehler ist:

ValueError: Unable to determine number of fit parameters. 

Answer 1

Etwas Ähnliches. Führen Sie den Code aus, um zu sehen, wie die Ergebnisse von curve_fit aussehen, und folgen Sie der Logik sorgfältig.

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

def f(x,a): 
    return a*x 

F1 = [ 0.55, 0.45, 0.50, 0.65, 0.75, 0.80 ] 
r1 = [ 18.2, 18.4, 18.8, 19.5, 20.0, 20.2 ] 

result = curve_fit(f, r1, F1) 
print (result) 

print ('F1 = %s * r1' % result[0][0]) 

plt.plot(r1, F1, 'b.') 

p = [ result[0][0] * _ for _ in r1 ] 
plt.plot(r1, p, 'g--') 
plt.show() 

Answer 2

Es gibt eine andere Art und Weise linear Anfälle tun (einen einfacheren Weg, IMO), die numpy.polyfit verwendet. Die Dokumentation finden Sie unter here.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

F1 = [ 0.55, 0.45, 0.50, 0.65, 0.75, 0.80 ] 
r1 = [ 18.2, 18.4, 18.8, 19.5, 20.0, 20.2 ] 

z = np.polyfit(F1, r1, 1) # The 1 at the end denotes a linear fit. 
          # Change to 2,3 etc. for polynomial fitting 
zf = np.poly1d(z) 

plt.plot(F1,r1,'o') # plot data points 
plt.plot(F1, zf(F1)) # plot the fit 

plt.show() 

Dies erzeugt das zeigt dieses Diagramm:

Answer 3

Das Hauptproblem mit Ihrem Code ist, dass Sie keine Eingaben Ihre Anpassungsfunktion haben. func weiß nicht, was a und x sind, kann also nicht a*x zurückgeben.

Auch dann, wenn curve_fit nicht nur popt zurück, sondern auch pcov, so dass Sie, dass in den zurückgegebenen Werten

Hier ist eine feste Version des Codes fangen müssen:

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

# func needs x and a as inputs 
def func(x, a): 
    return a*x 

F1=[0.55,0.45,0.50,0.65,0.75,0.80] 
r1=[18.2,18.4,18.8,19.5,20.0,20.2] 

plt.plot(r1,F1, 'bo') 
popt, pcov = curve_fit(func, r1, F1) 
plt.plot(r1,popt*r1,'g--') 
plt.show() 

Hinweis: Der Grund, warum die Anpassung nicht groß ist, ist, dass Ihre Linie durch den Ursprung gehen muss. Sie können eine bessere Anpassung mit a*x+b bekommen, aber das ist nicht, was Sie gefragt haben, wie zu tun ist.