python正弦函数拟合_在Python中拟合正弦数据

我想将下面附带的数据与-a*sin(b*x + c)(或可能也可以使用-a*sin(2*x))与a b c作为要确定的值的函数拟合。我使用了scipy.optimize.curve_fit，但效果不好(如您在image中看到的那样)。我该如何改进？在Python中拟合正弦数据

代码：

import numpy as np

import matplotlib.pylab as plt

data = open('pruebaData.dat', 'r')

lines = data.readlines()[1:]

x = []

y = []

for line in lines:

pos = line.split()

if pos != []:

x.append(float(pos[0]))

y.append(float(pos[1]))

z = []

for k in range(len(x)):

z.append(np.deg2rad(x[k]))

valX = np.asarray(z)

valY = np.asarray(y)

from scipy.optimize import curve_fit

def fitFunc(X,a,b,c):

return (- a*np.sin(b*X + c))

fig = plt.figure(2, figsize = (10,8))

init_vals = [1,1,1]

best_vals, covar = curve_fit(fitFunc, valX, valY, p0=init_vals, maxfev = 15000)

line1 = plt.plot(x, y, 'o', color = 'k', ms = 6)

fig2 = plt.plot(x,fitFunc(valX,best_vals[0],best_vals[1], best_vals[2]), '-

', color = 'k', lw = 1)

print('PARAMETERS:',best_vals)

plt.ylabel(r'DATA Y',fontsize=30)

plt.xlabel(r'DATA X',fontsize=30)

plt.xlim(min(x),max(x))

locs,labels = plt.xticks()

plt.xticks(locs, fontsize = 20)

locs,labels = plt.yticks()

plt.yticks(locs, fontsize = 20)

plt.savefig('prueba.png', dpi = 500)

2017-07-19

JCPP

拟合周期性函数总是很棘手。更改频率“b”的初始值以更好地匹配预期频率。 –

您的数据看起来不像一个正弦曲线。也许两个高斯的叠加会更好。或者，如果你知道你的数据应该是正弦曲线 - 那么你的实验是不好的。 –

你能修好你的缩进吗？ –

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