python curve_fit函数参数详解
时间: 2024-04-15 13:06:07 浏览: 190
对python指数、幂数拟合curve_fit详解
`_fit` 函数是 `scipy.optimize` 模块中的一个函数,用于拟合数据并返回拟合后的参数及协方差矩阵。下面是 `curve_fit` 函数的参数详解:
```python
curve_fit(func, xdata, ydata, p0=None, sigma=None, absolute_sigma=False, check_finite=True, bounds=(-inf, inf), method=None, jac=None, **kwargs)
```
参数说明:
- `func`:要拟合的函数,必须是一个可调用的函数,它的第一个参数是自变量,剩下的参数是要拟合的参数。
- `xdata`:自变量的数据,要求是一个一维数组。
- `ydata`:因变量的数据,要求是一个一维数组。
- `p0`:可选参数,表示要拟合的参数的初始值,它是一个一维数组。默认值为 None,表示使用函数的默认值。
- `sigma`:可选参数,表示每个因变量的标准偏差,要求是一个一维数组。默认值为 None,表示每个点的权重相等。
- `absolute_sigma`:可选参数,表示 sigma 是否是绝对误差。默认值为 False。
- `check_finite`:可选参数,表示是否检查输入数据中是否包含非有限数。默认值为 True。
- `bounds`:可选参数,表示参数的取值范围。它是一个二元组,表示每个参数的取值范围。默认值为 (-inf, inf),表示每个参数的取值范围没有限制。
- `method`:可选参数,表示拟合方法。默认值为 None,表示使用 Levenberg-Marquardt 算法。
- `jac`:可选参数,表示拟合函数的导数,要求是一个可调用的函数。默认值为 None,表示使用数值方法计算导数。
- `kwargs`:可选参数,表示传递给拟合函数的额外参数。它是一个字典。
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