Python's curve_fit
вычисляет наилучшие параметры для функции с одной независимой переменной, но есть ли способ, используя curve_fit
или что-то еще, для соответствия функции с несколькими независимыми переменными? Например:Python curve_fit с несколькими независимыми переменными
def func(x, y, a, b, c):
return log(a) + b*log(x) + c*log(y)
где x и y - независимая переменная, и мы хотели бы поместиться для a, b и c.
Если x и y не совпадают, способ изменить решение для использования кривой. Например, x = linspace (0,1,1,1,101) и y = np.array ([1.0,2.0])? –
Я не уверен, что следую за вами: 'func' представляет собой двумерную функцию (берущую две независимые переменные), поэтому для соответствия она должна быть определена как дающая результат f (x_i, y_i) для любых предоставленных входных значений x_i и y_i , Если 'x' и' y' не имеют одинакового размера, вы пытаетесь его оценить, например. на некотором 'x', но с' y' undefined, который, безусловно, не может быть выполнен. – xnx