Python 和 matplotlib 绘制超出域的点，曲线拟合较差

In lại 作者：太空宇宙 更新时间：2023-11-03 21:19:20 27 4

#Get the data
file = 'Data/my_excel_file.xlsx'
df = pd.read_excel(file, sheet_name='simplified')

#Define the Boltzmann function for fitting
def BoltzmannFitEquation(T, Fmin, Fmax, Tm, breadth):
    return Fmin + ((Fmax - Fmin) / (1 + np.exp((Tm - (T/breadth)))))

#Grabbing the y-values (signal) from the dataframe
signal = df['signal'].tolist()

#Convert my temps from the dataframe from C to K.
for temp in temps_c:
    temps_k.append(float(temp) + 273)

#Now lets fit a Boltzmann equation to the smoothed data
p0 = [0.9, 1.2, 347, 1] #initial predictions
c, cov = curve_fit(BoltzmannFitEquation, temps_k, signal, p0)

yp = BoltzmannFitEquation(temps_k, c[0], c[1], c[2], c[3]) #Plot of the prediction with the optimized coefficients

plt.plot(yp)

nhập pandas dưới dạng pd
nhập numpy dưới dạng np
nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt
from scipy.optimize import curve_fit

file = 'Data/my_excel_file.xlsx'
#file = '/home/zunzun/temp/temp.xlsx'
df = pd.read_excel(file, sheet_name='simplified')

#Define the Boltzmann function for fitting
def BoltzmannFitEquation(T, Fmin, Fmax, Tm, breadth):
    return Fmin + ((Fmax - Fmin) / (1 + np.exp((Tm - (T/breadth)))))

#Grabbing the data from the dataframe
signal = np.array(df['signal'].tolist())
temps_c = np.array(df['temperature'].tolist())

#Convert my temps from the dataframe from C to K.
temps_k = temps_c + 273.0

#Now lets fit a Boltzmann equation to the smoothed data
p0 = [0.9, 1.2, 347, 1] #initial predictions
c, cov = curve_fit(BoltzmannFitEquation, temps_k, signal, p0)

yp = BoltzmannFitEquation(temps_k, c[0], c[1], c[2], c[3]) #Plot of the prediction with the optimized coefficients

print("Fitted paraneters:", c)

plt.plot(temps_k, signal) # data
plt.plot(temps_k, yp) # fit
plt.hiển thị()

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