Есть ли способ сделать детерминированный scipy curve_fit?

Question

Есть ли способ сделать детерминированный scipy curve_fit?

Вместо вызова метода sendGetRequest () в прослушивателе просмотра пейджера, вызовите свой запрос GET в методе onCreateView в вашем фрагменте фрагмента class_two. Причина этого заключается в том, что вы гарантируете, что все ваши представления в фрагментаторе были правильно инициализированы через события жизненного цикла фрагмента.

2

python scipy curve-fitting

задан ny_h 16 January 2019 в 15:54

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

python scipy curve-fitting

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Если вы отсортируете данные по x перед запуском алгоритма подбора кривой, вы получите воспроизводимые результаты:

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

def sigmoid(x, b, mu, max_kr):
    if isinstance(x, list) or isinstance(x, np.ndarray):
        return [sigmoid(xx, b, mu, max_kr) for xx in x]
    else:
        return max_kr/(1+10**(mu*(-x+b)))

def fit_sigmoid(points):
    points = points[points[:, 0].argsort()]
    popt, pcov = curve_fit(sigmoid, points[:, 0], points[:, 1], bounds=([-np.inf, 0, 0],    [np.inf, np.inf, 1]), ftol=len(points)*1e-6)
    b, mu, max_kr = popt
    return mu

points1 = np.array([
    (4.0, 1.0),
    (1.0, 8.340850913002296e-05),
    (3.0, 0.9793319563421965),
    (0.0, 8.340850913002296e-05),
    (-1.0, 0.0),
    (2.0, 0.010306481917677357)
])
points2 = np.array([
    (4.0, 1.0),
    (-1.0, 0.0),
    (3.0, 0.9793319563421965),
    (0.0, 8.340850913002296e-05),
    (1.0, 8.340850913002296e-05),
    (2.0, 0.010306481917677357)
])
print(fit_sigmoid(points1))
print(fit_sigmoid(points2))
# 15.110203876634552
# 15.110203876634552