强制数据用曲线拟合点

Question

我在使用Scipy中包含的曲线拟合函数时遇到了一个小问题。以下是我想要适应的函数：

def funclog(x, a, b, c, d):
   return a * np.log(b * x + c) + d

我的问题是，我希望拟合函数在某些点上有一个特定的值（y（min）=0，y（max）=1）。如何使用曲线拟合强制这些点？你知道吗

谢谢

Answer 1

在x=0，x=1处具有特定值的拟合要求意味着参数a，b，c，d根据两个方程组进行约束：

funclog(0, a, b, c, d) = 0，funclog(1, a, b, c, d) = 1

对于你正在考虑的funclog形式，你可以根据a和d解这个方程组，得到（唯一的）解

a = 1/(-log(c) + log(b + c))和d=log(c)/(log(c) - log(b + c))

（假设b和c分母不等于零）。你知道吗

将这些表达式替换为a和d中的funclog会产生一个新的拟合函数，即

(log(c) - log(b*x + c))/(log(c) - log(b + c))

默认情况下满足约束。b和c的值可以通过curve_fit找到。你知道吗

Answer 2

您可以尝试使用边界：

bounds = ([amin, bmin, cmin, dmin], [amax, bmax, cmax, dmax])
(or np.inf  -np.inf if limes of param is in infininty)

下一个

popt1, pcov1 = curve_fit(funclog, x, y, bounds=bounds)