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使用SciPy对数据进行函数拟合的框架

项目描述

Fitting SciKit

一个使用SciPy对数据进行函数拟合的框架,统一了各种可用的插值方法,并基于以下简单方法提供对这些方法的通用接口:

  • Fitter.__init__(p):设置插值函数的参数,例如多项式度数

  • Fitter.fit(x, y):拟合给定的输入输出数据

  • Fitter.__call__(x)Fitter.eval(x):在新的输入数据上评估函数

每种插值程序都属于以下两类之一:散点拟合或网格拟合。它们具有相同的接口,只是在输入数据x的定义上有所不同。

散点拟合器操作于非结构化散点输入数据(即不在网格上)。输入数据由一系列x坐标和一系列相应的y数据组成,其中x坐标的顺序无关紧要,其位置可以是任意的。这些坐标可以具有任意维度(尽管大多数类专门用于一维或二维数据)。如果维度大于1,则坐标以列向量的数组提供。这些拟合器以ScatterFit为基类。

网格拟合器操作于位于网格上的输入数据。输入数据由一系列x轴刻度序列和相应的y数据数组组成。这些拟合器以GridFit为基类。

该模块组织如下

散点拟合器

  • ScatterFit:散点拟合器的抽象基类

  • LinearLeastSquaresFit:使用奇异值分解拟合线性回归模型到数据

  • Polynomial1DFit:拟合一维数据的多项式

  • Polynomial2DFit:拟合二维数据的多项式

  • PiecewisePolynomial1DFit:拟合一维数据的分段多项式

  • Independent1DFit:沿着给定的轴对N维矩阵进行插值

  • Delaunay2DScatterFit:基于Delaunay三角剖分和三次/线性插值对二维数据的标量函数进行插值

  • NonLinearLeastSquaresFit:基于非线性最小二乘优化拟合通用函数到数据

  • GaussianFit:将高斯曲线拟合到多维数据

  • Spline1DFit:将B样条拟合到一维数据

  • Spline2DScatterFit:将B样条拟合到散点二维数据

  • RbfScatterFit:进行径向基函数(RBF)插值

网格拟合器

  • GridFit:网格拟合器的抽象基类

  • Spline2DGridFit:将B样条拟合到矩形网格上的二维数据

辅助函数

  • squash:展平数组,但不一定是展平到一维数组

  • unsquash:恢复被squash重塑的数组

  • sort_grid:确保矩形网格的坐标按升序排列

  • desort_grid:撤销sort_grid的效果

  • vectorize_fit_func:创建要拟合到数据的函数的向量化版本的生产厂

  • randomise:通过重新采样残差来随机化拟合函数的参数

来源

https://github.com/ska-sa/scikits.fitting

联系方式

Ludwig Schwardt <ludwig at ska.ac.za>

历史

0.7.2 (2023-10-10)

  • 删除distutils并移动到pkgutil-style命名空间包(#12)

  • 删除run_module_suite函数(nose遗留物)(#11)

0.7.1 (2023-09-21)

  • 修复已弃用的NumPy类型别名(np.float)(#10)

0.7 (2018-09-20)

  • Python 3支持(#8)

  • 清理测试并更多flake8(行长度)(#9)

0.6 (2016-12-05)

  • 修复pip安装,清理设置过程,flake8并添加README(#3)

  • PiecewisePolynomial1DFit更新为与scipy 0.18.0兼容(#4)

  • Delaunay2DScatterFit现在基于scipy.interpolate.griddata,其速度提高了几个数量级,更稳健且更平滑。其默认插值已从‘nn’(自然邻居 - 已不再可用)更改为‘cubic’。(#5)

  • 已删除Delaunay2DGridFit,因为没有相应的版本了。(#5)

0.5.1 (2012-10-29)

  • 为 np.linalg.LinAlgError 使用正确的名称

0.5 (2011-09-26)

  • scikits.fitting 的首次发布

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源代码分布

scikits.fitting-0.7.2.tar.gz (36.0 kB 查看哈希值)

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构建分布

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上传时间 Python 2 Python 3

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