Разница между curve_fit и lesssq в python от scipy.optimize

У меня есть функция, содержащая: Независимая переменная X, Зависимая переменная Y
Два фиксированных параметра a и b.

Используя идентичные экспериментальные данные, функции функции curve_fit и leastsq могут быть leastsq к функции с аналогичными результатами.

Используя curve_fit я имею: [ 2.50110215e-04 , 7.80730380e-05] для фиксированных параметров a и b.

Используя leastsq я: [ 2.50110267e-04 , 7.80730843e-05] для фиксированных параметров a и b.

Я хотел бы знать, существуют ли какие-либо различия в обоих из них, если да, каковы ситуации, в которых я должен использовать curve_fit и в какой ситуации следует использовать leastsq ?

One Solution collect form web for “Разница между curve_fit и lesssq в python от scipy.optimize”

curve-fit использует leastsq для вычисления, поэтому они всегда должны давать одинаковый результат. Небольшая разница, которую вы видите там, вероятно, является результатом ошибки округления. вызывая leastsq необходимо устранить это.

Из документов curve_fit :

Алгоритм использует алгоритм Левенберга-Марквардта через наименьший квадрат. Дополнительные аргументы ключевого слова передаются непосредственно этому алгоритму.

  • Получите доступ к содержимому массива из файла .mat, загруженного с помощью Scipy.io.loadmat - python
  • как сделать квадратные подсети в matplotlib с помощью тепловых карт?
  • что делает numpy.apply_along_axis точно?
  • `numpy.diff` и` scipy.fftpack.diff` дают разные результаты при дифференцировании
  • Интерполяция обратного расстояния (IDW) с Python
  • Ограничение значений для curve_fit (scipy.optimize)
  • автоматическое обнаружение / преобразование типов данных?
  • Python Numpy или Pandas Linear Interpolation для значений, связанных с датой
  • Python - лучший язык программирования в мире.