相关疑难解决方法(0)

我对使用6次多项式插值非线性数据有非常具体的要求.我已经看到了numpy/scipy例程(scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline),它允许插入最多5度.

即使没有直接的功能,有没有办法在Python中复制Excel的LINEST线性回归算法？LINEST允许6度曲线拟合,但我不想使用Excel做任何事情,因为这个计算是一个更大的Python脚本的一部分.

任何帮助,将不胜感激!

我想使用高斯混合模型来返回如下图所示的内容，除了正确的高斯分布。

我正在尝试使用 pythonsklearn.mixture.GaussianMixture但我失败了。我可以将每个峰值视为任何给定 x 值的直方图的高度。我的问题是：我是否必须找到一种方法将这个图转换为直方图并删除负值，或者有没有办法将 GMM 直接应用于这个数组以产生红色和绿色高斯？