鱼眼镜头的拟合函数是：y = k1x + k2x^3 + k3x^5 + k4x^7 + k5*x^9 其中x为角度. y为以下表格内的 Real Height ，这个怎么指定自定义的python函数来拟合(请注意这个是x的1,3,5,7,9次幂)。有高手给个建议吗？指定函数要怎么写? 不胜感激。

您可以使用Python的SciPy库进行拟合。在SciPy库中，您可以使用curve_fit函数来拟合数据，并指定自定义函数。以下是一个使用自定义函数进行拟合的示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 自定义函数
def customFunc(x, k1, k2, k3, k4, k5):
    return k1*x + k2*x**3 + k3*x**5 + k4*x**7 + k5*x**9

# 输入数据
x = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 50])
y = np.array([0, 8.66, 15.98, 21.99, 26.96, 30.99])

# 拟合曲线
popt, pcov = curve_fit(customFunc, x, y)

# 显示结果
print(popt)

在这个例子中，我们定义了一个自定义函数，该函数接受一个矢量x和5个参数k1，k2，k3，k4和k5，并返回一个矢量y，其中y = k1*x + k2*x^3 + k3*x^5 + k4*x^7 + k5*x^9。然后，我们将x和y作为输入数据，并使用curve_fit函数拟合数据，指定我们的自定义函数作为拟合函数。最后，我们打印出拟合参数popt，它包含了k1，k2，k3，k4和k5的值。

相关问题

鱼眼镜头的拟合函数是：y = k1*x + k2*x^3 + k3*x^5 + k4*x^7 + k5*x^9 其中x为角度. y为以下表格内的 Real Height ，由于本人之前不是做matlab的，所以想问一下，这个怎么指定自定义的函数来拟合(请注意这个是x的1,3,5,7,9次幂)。有高手给个建议吗？指定函数要怎么写? 不胜感激。

您可以使用MATLAB的curve fitting工具箱进行拟合。在curve fitting工具箱中，您可以选择“自定义方程”选项，然后输入您的自定义函数。在这种情况下，您可以输入以下内容来指定自定义函数：

function y = customFunc(x, k1, k2, k3, k4, k5)
y = k1*x + k2*x.^3 + k3*x.^5 + k4*x.^7 + k5*x.^9;
end

这个函数将接受一个矢量x和5个参数k1，k2，k3，k4和k5，并返回一个矢量y，其中y = k1*x + k2*x^3 + k3*x^5 + k4*x^7 + k5*x^9。

然后，您可以使用fit函数来拟合您的数据。以下是一个使用自定义函数进行拟合的示例：

% 输入数据
x = [0, 10, 20, 30, 40, 50];
y = [0, 8.66, 15.98, 21.99, 26.96, 30.99];

% 拟合曲线
f = fit(x', y', 'custom', 'Lower', [-Inf, -Inf, -Inf, -Inf, -Inf], 'Upper', [Inf, Inf, Inf, Inf, Inf], 'StartPoint', [1, 1, 1, 1, 1]);

% 显示结果
disp(f)
plot(f, x, y)

在这个例子中，我们将x和y作为输入数据。然后，我们使用fit函数来拟合数据，指定我们的自定义函数作为拟合函数。我们还设置了每个参数的下限和上限，并为每个参数设置了起始值。最后，我们绘制了拟合曲线并显示了拟合结果。

matlab根据已有数据编程拟合General model y=a*x+b*x3+c*x5

可以使用MATLAB自带的curve fitting工具箱进行拟合。具体步骤如下：

1. 准备数据。假设已有x和y数据向量，可以通过以下语句创建：

x = [x1, x2, x3, ... xn];
y = [y1, y2, y3, ... yn];

2. 创建General模型。通过以下语句创建：

generalModel = fittype('a*x + b*x^3 + c*x^5', 'independent', 'x', 'coefficients', {'a', 'b', 'c'});

3. 进行拟合。使用MATLAB自带的拟合函数fit进行拟合，语句如下：

fitResult = fit(x', y', generalModel);

4. 查看拟合结果。使用以下语句查看拟合结果：

% 显示拟合函数
disp(fitResult)

% 绘制拟合曲线
plot(fitResult, x, y);

可以根据拟合结果来评估模型的拟合效果，如果不满意可以尝试使用其他的模型或者改变拟合参数。