Chọn một trang web để nhận nội dung đã dịch nếu có và xem các sự kiện và ưu đãi tại địa phương. Dựa trên vị trí của bạn, chúng tôi khuyên bạn nên chọn.
Bạn cũng có thể chọn một trang web từ danh sách sau
Làm thế nào để có được hiệu suất trang web tốt nhất
Chọn trang Trung Quốc [bằng tiếng Trung hoặc tiếng Anh] để có hiệu suất trang tốt nhất. Các trang web quốc gia khác của MathWorks không được tối ưu hóa cho các lượt truy cập từ vị trí của bạn
Giả sử có một đỉnh của dữ liệu phân tán bình thường [gaussian] [trung bình. 3. 0, độ lệch chuẩn. 0. 3] trong một nền phân rã theo cấp số nhân. Bản phân phối này có thể được trang bị với Curve_fit trong một vài bước
1. ] Nhập các thư viện cần thiết
2. ] Xác định hàm điều chỉnh sẽ được điều chỉnh cho dữ liệu
3. ] Lấy dữ liệu từ thử nghiệm hoặc tạo dữ liệu. Trong ví dụ này, dữ liệu ngẫu nhiên được tạo để mô phỏng nền và tín hiệu
4. ] Thêm tín hiệu và nền
5. ] Khớp hàm với dữ liệu bằng curve_fit
6. ] [Tùy chọn] Vẽ kết quả và dữ liệu
Trong ví dụ này, các giá trị y được quan sát là chiều cao của các ngăn biểu đồ, trong khi các giá trị x được quan sát là tâm của các ngăn biểu đồ [binscenters]. Cần phải chuyển tên của hàm phù hợp, các giá trị x và giá trị y cho curve_fit. Hơn nữa, một đối số tùy chọn chứa các ước tính sơ bộ cho các tham số phù hợp có thể được đưa ra với p0. curve_fit trả về popt và pcov, trong đó popt chứa kết quả phù hợp cho các tham số, trong khi pcov là ma trận hiệp phương sai, các phần tử đường chéo đại diện cho phương sai của các tham số được điều chỉnh
Khi chúng tôi vẽ một tập dữ liệu chẳng hạn như biểu đồ, hình dạng của biểu đồ được biểu đồ đó là cái mà chúng tôi gọi là phân phối của nó. Hình dạng phổ biến nhất được quan sát thấy của các giá trị liên tục là đường cong hình chuông, còn được gọi là phân phối Gaussian hoặc chuẩn
Nó được đặt tên theo nhà toán học người Đức Carl Friedrich Gauss. Một số bộ dữ liệu ví dụ phổ biến tuân theo phân phối Gaussian là Nhiệt độ cơ thể, Chiều cao của mọi người, Số dặm ô tô, điểm IQ.
Hãy thử tạo phân phối chuẩn lý tưởng và vẽ đồ thị bằng Python
Cách vẽ sơ đồ phân phối Gaussian trong Python
Chúng tôi có các thư viện như Numpy, scipy và matplotlib để giúp chúng tôi vẽ một đường cong bình thường lý tưởng
Python3
import numpy as np
import curve_fit1
curve_fit2 curve_fit3import curve_fit5
import curve_fit7
numpy as np0
numpy as np1
numpy as np0
numpy as np3
numpy as np4numpy as np5 numpy as np6_______97numpy as np8numpy as np9numpy as np8numpy as np9import2import3
numpy as np0
import5
import6numpy as np5 import8import9numpy as np9curve_fit11import3
numpy as np0
curve_fit14
curve_fit15
đầu ra
Các điểm trên trục x là các quan sát và trục y là khả năng của mỗi quan sát
Chúng tôi đã tạo các quan sát cách đều nhau trong phạm vi [-5, 5] bằng cách sử dụng np. sắp xếp[]. Sau đó, chúng tôi chạy nó thông qua định mức. pdf[] với giá trị trung bình là 0. 0 và độ lệch chuẩn là 1, trả về khả năng quan sát đó. Các quan sát xung quanh 0 là phổ biến nhất và các quan sát xung quanh -5. 0 và 5. 0 rất hiếm. Thuật ngữ kỹ thuật cho hàm pdf[] là hàm mật độ xác suất
Hàm Gaussian
Đầu tiên, hãy khớp dữ liệu với hàm Gaussian. Mục tiêu của chúng tôi là tìm các giá trị của A và B phù hợp nhất với dữ liệu của chúng tôi. Đầu tiên, chúng ta cần viết một hàm python cho phương trình hàm Gaussian. Hàm phải chấp nhận biến độc lập [giá trị x] và tất cả các tham số sẽ làm cho nó
Python3
curve_fit16
curve_fit17 curve_fit18
curve_fit19curve_fit20 curve_fit21curve_fit22 curve_fit23curve_fit24 curve_fit25_______97curve_fit27numpy as np7 curve_fit29curve_fit24curve_fit24 curve_fit32 curve_fit33 curve_fit34curve_fit32 curve_fit24 curve_fit37curve_fit24curve_fit24 curve_fit32import1
Chúng tôi sẽ sử dụng hàm curve_fit từ mô-đun python scipy. tối ưu hóa để phù hợp với dữ liệu của chúng tôi. Nó sử dụng bình phương nhỏ nhất phi tuyến tính để khớp dữ liệu với dạng chức năng. Bạn có thể tìm hiểu thêm về curve_fit bằng cách sử dụng chức năng trợ giúp trong sổ ghi chép Jupyter hoặc tài liệu trực tuyến scipy
Hàm curve_fit có ba đầu vào bắt buộc. chức năng bạn muốn khớp, dữ liệu x và dữ liệu y bạn khớp. Có hai đầu ra. Đầu tiên là một mảng các giá trị tối ưu của các tham số. Thứ hai là ma trận hiệp phương sai ước tính của các tham số mà từ đó bạn có thể tính toán sai số chuẩn cho các tham số
ví dụ 1
Python3
curve_fit2 import3import import5
import numpy as np
import import9
curve_fit2 curve_fit51import curve_fit53
curve_fit54numpy as np5 curve_fit56numpy as np7curve_fit58numpy as np9numpy as np7import1numpy as np9numpy as np7import4numpy as np9numpy as np7import7numpy as np9numpy as np7curve_fit70numpy as np9numpy as np7curve_fit73numpy as np9numpy as np7curve_fit76numpy as np9numpy as np7curve_fit79numpy as np9numpy as np7numpy as np02numpy as np9numpy as np7numpy as np05numpy as np9numpy as np07numpy as np9numpy as np05numpy as np9numpy as np02numpy as np9curve_fit79numpy as np9curve_fit76numpy as np9curve_fit73numpy as np9curve_fit70numpy as np9import7numpy as np9import4numpy as np9import1numpy as np9curve_fit58numpy as np28
numpy as np29numpy as np5 curve_fit56numpy as np32numpy as np9numpy as np34numpy as np9numpy as np36numpy as np9numpy as np38numpy as np9numpy as np40numpy as np9numpy as np42numpy as np9numpy as np44numpy as np9numpy as np46numpy as np9numpy as np48numpy as np9numpy as np50numpy as np9numpy as np52numpy as np9numpy as np54numpy as np9numpy as np56numpy as np9numpy as np58numpy as np9numpy as np60numpy as np9numpy as np62numpy as np9numpy as np64numpy as np9numpy as np66numpy as np9numpy as np68numpy as np9numpy as np70numpy as np9numpy as np72numpy as np28
numpy as np0
numpy as np75
curve_fit54numpy as np5 numpy as np78
numpy as np29numpy as np5 numpy as np81
numpy as np82____983import3
numpy as np0
numpy as np86
curve_fit17 numpy as np88
curve_fit19numpy as np90_______95 curve_fit23curve_fit24curve_fit25numpy as np7curve_fit11curve_fit24numpy as np98curve_fit24import00curve_fit24curve_fit24curve_fit32import3
curve_fit19curve_fit20 numpy as np90
import08numpy as np5 import10
numpy as np0
import12numpy as np5 import14import9numpy as np28
import17numpy as np5 import14curve_fit11numpy as np28
numpy as np0
import23numpy as np5 import25
numpy as np82______983import28numpy as np5import30import3
import32import33import28numpy as np5import36import3
import38
ví dụ 2
Python3
import numpy as np
curve_fit2 curve_fit51import curve_fit53
import import46
numpy as np0
import48
curve_fit17 import50
curve_fit19curve_fit20 import53_______124curve_fit25numpy as np7curve_fit27numpy as np7curve_fit29curve_fit24curve_fit24curve_fit32curve_fit33curve_fit34curve_fit32curve_fit24curve_fit37curve_fit24curve_fit24curve_fit32import1
numpy as np0
import73
import00numpy as np5 import76import9numpy as np9import79numpy as np9import81import3
numpy as np90numpy as np5 import85_______111____99numpy as np8numpy as np9curve_fit32import3
numpy as np0
import93
import94numpy as np5 numpy as np90curve_fit22 import98 curve_fit24 curve_fit100numpy as np5curve_fit102curve_fit103