拟合3D点python

Question

我有一个 python 代码，它产生一个由数字 x、y 和 z 组成的三元组列表。我想使用 scipy curve_fit 拟合 z= f(x,y)。这是一些无效的代码

A = [(19,20,24), (10,40,28), (10,50,31)]

def func(x,y,a, b):
    return x*y*a + b

如何让 python 使这个函数适合列表A 中的数据？

Answer 1

• func 的第一个参数必须是数据（x 和 y）。
• func 的其余参数表示参数。

所以你需要稍微修改一下你的func：

def func(data, a, b):
    return data[:,0]*data[:,1]*a + b

---

• curve_fit 的第一个参数是函数。
• 第二个参数是独立的data（x和y在 一个数组的形式）。
• 第三个参数是依赖数据 (z)。
• 第四个参数是对参数值的猜测（a 在这种情况下是b。）

所以，例如：

params, pcov = optimize.curve_fit(func, A[:,:2], A[:,2], guess)

---

import scipy.optimize as optimize
import numpy as np

A = np.array([(19,20,24), (10,40,28), (10,50,31)])

def func(data, a, b):
    return data[:,0]*data[:,1]*a + b

guess = (1,1)
params, pcov = optimize.curve_fit(func, A[:,:2], A[:,2], guess)
print(params)
# [ 0.04919355  6.67741935]