我正在尝试检查数据集与理论曲线的一致性，特别是 RLC 电路中的带阻滤波器。
我已经生成了一个函数，它描述了我们期望从滤波器得到的曲线，以及一组数据点（幅度和相位）。通过对情节的检查，两人定性一致。
有没有办法定量地确认实验数据与我定义的函数的一致性？我看了看，curve_fit但它似乎想使用预定义的功能。
抱歉，如果以前有人问过这个问题。
如何根据理论曲线检查实验数据？（Python）
计算科学
Python
数据分析
曲线拟合
2021-12-10 06:39:28
1个回答
Curve_fit 适用于用户定义的函数。请参阅从 scipy curve_fit 网页复制粘贴的代码。
只需替换def func为您的函数和x数据y即可。
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)
np.random.seed(1729)
y_noise = 0.2 * np.random.normal(size=xdata.size)
ydata = y + y_noise```
plt.plot(xdata, ydata, 'b-', label='data')
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