我已经根据一个实验的数据建立了一个指数回归。但是,我希望在y值开始稳定(大约x=42000秒)时停止回归。见附图。你知道吗
这是目前为止的代码:
import matplotlib.pyplot as plt;
import numpy as np;
import pandas as pd
import scipy.optimize as opt;
# This is the function we are trying to fit to the data.
def func(x, a, b, c):
return a * b**x
dataC = pd.read_csv("yeastdata1cropped.txt")
data = pd.read_csv("yeastdata1.txt")
xdata = np.array(data.iloc[:,1])
ydata = np.array(data.iloc[:,0])
xdatac = np.array(dataC.iloc[:,1])
ydatac = np.array(dataC.iloc[:,0])
# Plot the actual data
plt.plot(xdata, ydata, ".", label="Data");
# The actual curve fitting happens here
optimizedParameters, pcov = opt.curve_fit(func, xdatac, ydatac);
# Use the optimized parameters to plot the best fit
plt.plot(xdata, func(xdata, *optimizedParameters), label="fit");
# Show the graph
plt.legend();
plt.show();
您只需将相关/感兴趣的值传递给fit,如下所示。您可以使用NumPy索引来只传递低于42000的x值。使用
[xdatac<42000]
将返回此条件所在的索引/位置True
。其余代码保持不变。你知道吗这样,拟合最多只能在42000处执行,您以后仍可以通过传递完整的x数据来绘制拟合线。你知道吗
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