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根据几个点坐标,已经拟合好曲线方程。如何求该曲线的最高点坐标。
有时想起
2017-11-20 12:09:43
曲线方程如下:
y=-0.0000000002* Math.Pow(x, 5) + 0.00000053* Math.Pow(x, 4) -0.00037 * Math.Pow(x, 3) +0.1072 * Math.Pow(x, 2) -12.96 * Math.Pow(x, 1) +657.329;
见图:
黄线是我根据绿色圆圈找出的拟合曲线。求拟合曲线的最大值点坐标。有何好方法?
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根据几个点坐标,已经拟合好曲线方程。如何求该曲线的最高点坐标。
曲线方程如下: y=-0.0000000002* Math.Pow(x, 5) + 0.00000053* Math.Pow(x, 4) -0.00037 * Math.Pow(x, 3) +0.1072 * Math.Pow(x, 2) -12.96 * Math.Pow(x, 1) +657.329; 见图: 黄线是我根据绿色圆圈找出的拟合曲线。求拟合曲线的最大值点坐标。有何好方法?
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非专业开发Five
2017-11-20
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如果你非要从图像中获取最大值,首先这条线的颜色必须不同于整个图像其他位置颜色。 然后创建一个 int x,int y,color color 的List 装入整个图像的数据。 然后筛选这个list中color为线条颜色的list。 最后获取这个list 的mix x min x max y min y。 根据需求你最大值最小值都能输出了。
有时想起
2017-11-20
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引用 1 楼 hanjun0612 的回复:
每个点的坐标是你自己画的,难道不能从画的点中,查找最大值吗?
是的 我也想到了==
非专业开发Five
2017-11-20
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数学问题,你现在要做的是求曲线最大点的数学问题,有了方程还找图像实现…………
正怒月神
2017-11-20
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每个点的坐标是你自己画的,难道不能从画的点中,查找最大值吗?
使用Python最小二乘法
拟合
曲线
的代码实现
使用Python简单通过最小二乘法输出
拟合
曲线
及多项式
拟合
方程
python根据
坐标
点
拟合
曲线
绘图
python根据
坐标
点
拟合
曲线
绘图 import os import numpy as np from scipy import log from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import math from sklearn.metrics import r2_score # 字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #
拟合
函数 def fu.
散
点
图
拟合
曲线
笔记:散
点
图
拟合
曲线
1 导入库2 构造散
点
2 利用polyfit
拟合
图形3
拟合
评估(R方)4 输出
拟合
方程
1 导入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() pd.set_option('float_format', lambda x: '%.2f' % x) plt.style.use('seaborn') %matplotlib inline plt.rcParams['f
matlab
拟合
空间
曲线
。散
点
拟合
三维
曲线
问题:已知三组数据,就是直角
坐标
系中的x,y,z的三个数组,要求在matlab中
拟合
出这条空间
曲线
。 帖子源数据: a= [22.77,17.13,14.37,12.98,12.34,12.12,12.11,12.18,12.27,12.32,12.32,12.27,12.18,12.11,12.12,12.34,12.98,14.37,17.13,22.77]; b=[23.75,21.25,18.75,16.25,13.75,11.25,8.75,6.25,3.75,1.25,-1.25,-3.75,
python散
点
图中如何添加
拟合
线并显示
拟合
方程
与R方?
polyfit()函数可以使用最小二乘法将一些
点
拟合
成一条
曲线
. numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False) # x:要
拟合
点
的横
坐标
# y:要
拟合
点
的纵
坐标
# deg:自由度.例如:自由度为2,那么
拟合
出来的
曲线
就是二次函数,自由度是3,
拟合
出来的
曲线
就是3次函数 首先我们先来构造一下需要被
拟合
的散...
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