文件名称:
smoothfit:在N维上进行平滑的数据拟合-源码
开发工具:
文件大小: 34kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-30
详细说明：在给定实验数据的情况下，通常需要生成一个其值在某种程度上与数据匹配的函数。 该软件包基于最小化问题实现了一种可靠的数据拟合方法
（在信号处理中的数据平滑处理中使用了类似的思想；例如，参见第8.3节。）
与或，平滑拟合除对函数进行平滑处理外，不对函数进行任何假设。
该方法的通用性使其也适用于域为多维的函数。
图片或没有发生
龙格的例子
import matplotlib . pyplot as plt
import numpy as np
import smoothfit
a = - 1.5
b = + 1.5
# plot original function
x = np . linspace ( a , b , 201 )
plt . plot ( x , 1 / ( 1 + 25 * x ** 2 ), "-" , color = "0.8" , label = "1 / (1
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