当使用sigma通过curve_fit强制拟合某些点时,我不知道我实际上拟合了哪些点

时间:2019-05-22 12:43:27

标签: python scipy scipy-optimize

我正在用curve_fit的多项式拟合我的数据。我强迫拟合通过某些数据点,但我实际上不知道这些点是什么。

如果这是我的合适函数:

popt, pcov = curve_fit(func3, xdata1, ydata1, p0=(1, 1, 1, 1), sigma=weight1)

其中:

weight1[[list(range(42,113))+list(range(156, 197))+ list(range(2000, 1100))]] = 0.01

值42、156和2000实际上代表什么?值113、197和1100似乎是X值的索引。本质上,我不知道range的第一个值代表什么。

0 个答案:

没有答案