我正在尝试使用scipy.optimize.curve_fit拟合一些数据。我有read the documentation和this StackOverflow post，但似乎都没有回答我的问题。
我有some data，它是简单的2D数据，看起来像是trig函数。我想将其与一般的触发功能配合使用
使用scipy。
我的方法如下:
from __future__ import division
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
#Load the data
data = np.loadtxt('example_data.txt')
t = data[:,0]
y = data[:,1]
#define the function to fit
def func_cos(t,A,omega,dphi,C):
# A is the amplitude, omega the frequency, dphi and C the horizontal/vertical shifts
return A*np.cos(omega*t + dphi) + C
#do a scipy fit
popt, pcov = curve_fit(func_cos, t,y)
#Plot fit data and original data
fig = plt.figure(figsize=(14,10))
ax1 = plt.subplot2grid((1,1), (0,0))
ax1.plot(t,y)
ax1.plot(t,func_cos(t,*popt))
输出:
蓝色是数据，橙色是合适的位置。显然我做错了。有指针吗？
参考方案
如果没有提供用于初始猜测参数p0的值，那么将为每个参数假定1的值。从文档:
p0:类似array_，可选
参数的初始猜测(长度N)。如果为None，则初始值将全部为1(如果可以使用自省功能确定函数的参数数量，否则将引发ValueError)。
由于您的数据具有非常大的x值和非常小的y值，因此1的初始猜测与实际解决方案相距甚远，因此优化程序不会收敛。您可以通过提供合适的初始参数值(可以从数据中猜测/近似)来帮助优化器:
A = (y.max() - y.min()) / 2 C = (y.max() + y.min()) / 2 pi单位获得它，我们可以将该数字乘以pi:y_shifted = y - offset; oemga = np.pi * np.sum(y_shifted[:-1] * y_shifted[1:] < 0) / (t.max() - t.min()) dphi = 0 因此，总而言之，可以使用以下初始参数猜测:
offset = (y.max() + y.min()) / 2
y_shifted = y - offset
p0 = (
(y.max() - y.min()) / 2,
np.pi * np.sum(y_shifted[:-1] * y_shifted[1:] < 0) / (t.max() - t.min()),
0,
offset
)
popt, pcov = curve_fit(func_cos, t, y, p0=p0)
这给了我以下拟合函数:
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