error: ‘POPT_ARG_ARGV’ undeclared

时间: 2024-03-13 20:44:47 浏览: 88
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popt_1.18.orig.tar.gz

这个错误通常发生在使用popt库时，可能是因为你的系统没有安装popt-devel包，或者是编译器没有正确引用popt库。 要解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作： 1. 确认是否安装了popt-devel包：在终端中运行以下命令，确认是否已经安装了popt-devel包。 ``` rpm -qa | grep popt-devel ``` 如果没有安装，可以使用以下命令安装： ``` sudo yum install popt-devel ``` 2. 添加popt库路径：在编译代码时，需要添加popt库的路径。在编译命令中加入以下选项： ``` -L/usr/lib64 -lpopt ``` 其中，/usr/lib64是popt库的路径，根据自己系统的情况进行修改。 3. 重新编译代码：添加完库路径后，重新编译代码即可。 ``` gcc -o myprogram myprogram.c -L/usr/lib64 -lpopt ``` 以上就是解决‘POPT_ARG_ARGV’ undeclared错误的步骤。希望对你有所帮助！
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popt-1.16.tar.gz

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fatal error: popt.h: 没有那个文件或目录怎么办

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TypeError: curve_fit() missing 1 required positional argument: 'ydata'

TypeError: curve_fit() missing 1 required positional argument: 'ydata'这个错误通常是由于在使用curve_fit()函数时，没有正确...popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata) # 输出拟合结果 print(popt)

popt_1.18.orig.

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plt.scatter(x, y) plt.plot(x, model(x, *popt), 'r-', label='fit: k_c=%5.3f' % tuple(popt)) plt.legend() plt.show()

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0t+0.5a1t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2n1delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+at popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2n2delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'如何改进。

这个错误是因为在读取数据文件 'DATAA (1).txt' 时，出现了不能将字符串转换为浮点数的情况。可以使用以下方法排查问题： 1. 检查数据文件 'DATAA (1).txt' 是否存在非数字字符，例如空格、制表符等。...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'

这个错误通常是由于数据文件中某些值无法被正确转换为浮点数导致的。在你的代码中，你使用了 loadtxt 函数来加载数据文件，这个函数默认会尝试将每个值解析为浮点数。你可以通过打印数据文件的每一行来查找导致...

import pandas as pd data = pd.read_csv('DATAA (1).txt', delimiter='\t') t = data.iloc[:, 0] x = data.iloc[:, 1] # 接下来的代码和之前一样 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])。解决 ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'问题

这个错误通常是由于读入的数据格式不正确导致的，你的数据文件中可能包含了一些非数字字符。建议你检查一下数据文件，确保数据文件中只包含数字和分隔符，没有其他字符。如果文件中确实有其他字符，可以使用 Pandas ...
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Python Scipy教程：使用curve_fit进行曲线拟合

在上面的例子中，func是我们的目标函数，popt将包含拟合得到的参数a和b，pcov是协方差矩阵，可以用来评估参数的不确定性。 3. **指数函数拟合(np.exp())**: 除了多项式拟合外，Scipy的curve_fit还可以...

通过def logistic_model(x, a, b, c): return c / (1 + np.exp(-(x - b) / a)) # 定义拟合函数 def fit_logistic_model(x_data, y_data): popt, pcov = curve_fit(logistic_model, x_data, y_data, maxfev=10000) return popt # 数据 t = np.arange(0, 21) y = np.array([9.0, 15.0, 25.0, 44.0, 73.0, 116.0, 179.0, 259.0, 349.0, 441.0, 513.0, 566.0, 595.0, 629.0, 641.0, 651.0, 656.0, 660.0, 662.0, 664.0, 667.0]) # 拟合传播模型 popt = fit_logistic_model(t, y)拟合出来的传播模型怎么输出

拟合出来的传播模型...print('a:', popt[0]) print('b:', popt[1]) print('c:', popt[2]) 其中，popt 是 fit_logistic_model 函数的返回值，它是一个包含三个元素的列表，分别对应拟合出来的模型参数 a、b、c。

RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 600.

这个错误是由于拟合数据时达到了最大迭代次数(maxfev)导致的。可以通过修改maxfev参数来增加最大迭代次数，以便更好地拟合数据。在使用Scipy库中的curve_fit...这样就能提高拟合的精度并避免出现RuntimeError的错误。

popt, pcov = curve_fit(func, x, y) a, b = popt[0], popt[1] x_fit = np.linspace(min(x), max(x), 100) y_fit = func(x_fit, a, b)

具体来说，给定一组x和y的数据，func是一个定义好的函数，它包含两个参数a和b，我们通过curve_fit函数来拟合这个函数，并得到拟合后的参数popt。然后我们使用拟合后的参数a和b来生成一组新的x_fit数据，并使用func...

popt, pcov = curve_fit(nonlinear_model, (x1_data,x2_data,x3_data,x4_data,x5_data,x6_data,x7_data,x8_data), Y_data)

popt 和 pcov 是 Python 中 curve_fit 函数返回的结果。curve_fit 是 scipy.optimize 模块中的函数，它用于非线性最小二乘拟合数据。这里的 nonlinear_model 是你要拟合的数据模型，通常是一个数学...

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)写代码输出popt的值

假设您已经导入了必要的库并定义了您的函数func，可以使用以下代码来输出popt的值： import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit # 定义您的函数func # 定义xdata和ydata popt, pcov = ...

def exponential_func(x, a, b): return a * math.pow(10, x) + b # 进行曲线拟合 popt, pcov = curve_fit(exponential_func, group7_clo_100['vis_min'], group7_clo_100['pm10'])

其中，exponential_func是拟合的函数模型，popt是拟合后得到的函数参数，pcov是协方差矩阵。 具体来说，exponential_func函数中的参数x是自变量，a和b是拟合的参数，函数返回a * 10^x + b的值。通过curve_fit函数对...

在python中判定popt是不是list，是的话取popt，不是取popt.tolist()

可以使用Python内置函数isinstance()来判断popt是否为list类型，如果是则直接使用popt，否则使用popt.tolist()。以下是示例代码： python if isinstance(popt, list): result = popt else: result =...

popt, pcov = curve_fit(fitfunc, (x, y, z), fitfunc(p0, x, y, z))报错了

这个报错可能是由于输入的参数有误造成的。 首先，你需要确保 fitfunc 函数的定义正确，并且可以接受一个包含三个元素的元组 (x, y, z) 作为输入。 另外，p0 是一个包含了函数的初始猜测参数的一维数组。...

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