splrep — SciPy v1.15.3 Manual
splrep# scipy.interpolate.splrep(x, y, w=None, xb=None, xe=None, k=3, task=0, s=None, t=None, full_output=0, per=0, quiet=1)[source]# Find the B-spline representation of a 1-D curve. Legacy This function is considered legacy and will no longer receive updates. While we currently have no plans to remove it, we recommend that new code uses more modern alternatives instead. Specifically, we recommend
scipy.stats - scipyの統計関数群のAPI - keisukeのブログ
scipyにはstatsという統計関数をまとめたモジュールがあります． statsにはいろいろな統計関数が用意されていますが，APIは統一されていますので，それについてちょっとまとめてみます． どんな統計関数があるの？ かなりの種類があり，すべてを書くわけにはいかないので， 公式のリファレンスへのリンクを置いておきます． 連続確率変数 離散確率変数 API 各統計関数は，scipy.stats.hogeとしてアクセスできます． 例えば，正規分布なら，scipy.stats.normです． APIはすべての統計関数で共通なので，以下では正規分布の例を使います． from scipy.stats import norm # 正規分布 rvs (Random variates) 確率変数 x = norm.rvs(loc=0, scale=1, size=1) 期待値loc，標準偏差scaleの
pythonでフィッティングをする - おっぱいそん！
pythonでfittingをする方法。 例えば、 というをパラメータとする関数でデータ点を が最小になるようにfittingしたいとする（最小二乗法）。 scipy.optimizeのcurve_fitを使うのが楽（scipy.optimizeにはleastsqという関数もあり、こちらでも同じことができるが、curve_fitの方が分かりやすい）。 import numpy as np import scipy.optimize import matplotlib.pylab as plt # data which you want to fit xdata = np.array([0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0]) ydata = np.array([0.1,0.9,2.2,2.8,4.2,5.9,7.4]) # initial guess for the pa
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scipyでピーク検出 - pythonとかいろいろ
Difference between curve_fit and leastsq in python from scipy.optimize
Fitting data — SciPy Cookbook documentation
Pass Pandas DataFrame to Scipy.optimize.curve_fit
scipy.stats.norm — SciPy v0.16.1 Reference Guide
SciPy Cookbook — SciPy Cookbook documentation
How to specify upper and lower limits when using numpy.random.normal
Weirdness when I try to import scipy.optimize · Issue #4005 · scipy/scipy