拋物面（3D拋物線）表面擬合python

我想要適合這個x數據：[0.4,0.165,0.165,0.585,0.585]，這個y數據：[.45，.22，.63，.22，。 63]，而這個z數據：[1,0.99，0.98,0.97,0.96]爲拋物面。我正在使用scipy的curve_fit工具。這裏是我的代碼：拋物面（3D拋物線）表面擬合python

doex = [0.4,0.165,0.165,0.585,0.585] 
doey = [.45, .22, .63, .22, .63] 
doez = np.array([1, .99, .98,.97,.96]) 

def paraBolEqn(data,a,b,c,d): 
    if b < .16 or b > .58 or c < .22 or c >.63: 
     return 1e6 
    else: 
     return ((data[0,:]-b)**2/(a**2)+(data[1,:]-c)**2/(a**2)) 

data = np.vstack((doex,doey)) 
zdata = doez 

opt.curve_fit(paraBolEqn,data,zdata)

我試圖居中0.16和1.58（X軸）和0.22和1.63（Y軸）之間的拋物面。我通過返回一個很大的值，如果b或c在這個範圍之外做到這一點。

不幸的是，合適的是合適的，我的popt值都是1，我的pcov是inf。

任何幫助將是偉大的。

謝謝

來源

2014-10-01 haidalangara

而不是強迫高回報值超出範圍的區域，你需要提供一個良好的初始猜測。另外，該模式缺少偏移參數，而拋物面標誌錯誤。該模型改變爲：

def paraBolEqn(data,a,b,c,d): 
    x,y = data 
    return -(((x-b)/a)**2+((y-d)/c)**2)+1.0

予固定的偏移量爲1.0，因爲如果其中加入作爲擬合參數的系統將被欠定（比擬合參數更少或相等數量的數據點）。呼叫curve_fit像這樣的初始猜測：

popt,pcov=opt.curve_fit(paraBolEqn,np.vstack((doex,doey)),doez,p0=[1.5,0.4,1.5,0.4])

這產生了：

[ 1.68293045 0.31074135 2.38822062 0.36205424]

和尼斯比賽的數據：

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來源

2014-10-02 13:52:57

拋物面（3D拋物線）表面擬合python

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