Question

我从太阳能电池板充电器获得了一些时间与电流的数据，我正试图拟合曲线。数据集（由matplotlib.dates.date2num转换的时间）位于http://pastebin.com/4FAMbbCJ。我将时间放入名为Time的列表中，将当前时间放入Current。

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

fit = numpy.polyfit(Time, Current, 10)
fit_fxn = numpy.poly1d(fit)

plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot_date(Time, Current, '-r', xdate=True, ydate=False)
plt.title("Current flow over time")
plt.ylabel("milliAmps")
plt.xlabel("Time")

plt.subplot(212)
plt.plot_date(Time, fit_fxn(Time), '-r', xdate=True, ydate=False)
plt.title("Current fxn with time")

plt.show()

散点图很好，但无论我尝试使用polyfit多少系数，我仍然得到一个大致直线。编辑：在我眼中，电流上升和下降，正如中午在太阳能中所预测的那样，但是曲线在最早的时间放置最大电流，然后从那里落在一条直线上。我会添加一张图片，但没有足够的声望点。我认为错误在我的实现中比在polyfit中更有可能，我只是想看看我搞砸了。

任何人对如何找到更好的曲线都有任何想法？

Answer 1

这更多是自变量的问题。你正在使用10度的多项式，但这意味着你将有类似4.5e + 58 - ＆gt;的东西。你的系数必须非常小，你将失去精确度。

尝试以这种方式最小化时间变量。

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
t = Time-Time.min()

fit = numpy.polyfit(t, Current, 10)
fit_fxn = numpy.poly1d(fit)

plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot_date(Time, Current, '-r', xdate=True, ydate=False)
plt.title("Current flow over time")
plt.ylabel("milliAmps")
plt.xlabel("Time")

plt.subplot(212)
plt.plot_date(Time, fit_fxn(t), '-r', xdate=True, ydate=False)
plt.title("Current fxn with time")

plt.show()

Answer 2

我遇到了同样的问题。我意识到，如果数字太大，那么合身将无法正常工作。尝试重新调整您的单位。这对我有用。

如何改善numpy曲线拟合

2 个答案: