一个简单的问题-使用set xrange [x_min:x_max]命令可以更改在绘图上绘制的范围。

使用gnuplot中的数据拟合工具拟合函数时，此命令是否还会限制使用的范围？有没有办法手动指定用于函数拟合的范围？（可能是该命令的一个猜测every？我是否需要超越xrange使用every？）

我问的原因是我正在使用xrange绘制放大到低值x区域的输出以更清楚地查看瞬态行为，但是我认为这可能是在xrange之外的较大x值处“切出”函数的值选择的地区？

初始问题（部分回答）

我正在使用 gnuplot 的拟合例程来拟合某些数据的函数，并提取“特征衰减时间常数”。（我d在我的拟合函数中调用了这个参数。）

我使用脚本代码set fit quiet来防止大量文本被打印到终端。但是我现在无法知道最终的拟合值是多少！（除了检查日志文件......这是艰巨的......）

有没有办法可以获取最终的拟合参数值，将它们存储在变量中，然后打印该变量？

我想这是 2 个问题合二为一......如何打印变量值？

对初始问题的回答

因此，在玩弄 gnuplot 之后，我发现该print命令可以将变量打印到屏幕上，并且参数（例如）d已经可用作变量 - 即；它们已经是变量。

因此，我可以执行以下操作：print "d=",d- 此处的逗号用于分隔要打印的内容。所以我首先打印一个字符串，"d="然后是d.

下一个问题

如何获取我使用的变量的错误？例如; 如果我拟合一个带有参数 a、b 和 c 的函数，我如何在这些值上打印错误？

我正在尝试使用 matplotlib 和 scipy 使用线性函数在 .txt 文件中拟合并绘制简单数据(a*x+b)。我遇到了有关测试功能的错误："can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'"

我尝试过更改变量名称x，但遇到了同样的问题。大多数代码来自一个工作代码，该代码能够毫无问题地拟合数据，并对测试函数使用相同的定义。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
import numpy as np
f=open("testData.txt","r")
x_data=[]
y_data=[]
trash=f.readline() #discards first line
for line in f: #reads x and y data from file
    x_read,y_read=line.split()
    x_data.append(float(x_read))
    y_data.append(float(y_read))

def test_func(x, a, b):
    return a*x+b

params, params_covariance = optimize.curve_fit(test_func, x_data, y_data, 
p0=[1, 1])
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_data, test_func(x_data, params[0], params[1]), label='Fitted 
function')
plt.show()

这是错误：

回溯（最近一次调用最后一次）： …

我有一个包含函数拟合例程的 gnuplot 代码。

当必须拟合大量数据点时，此例程很慢。我的输入文件中的数据点数量是可变的，具体取决于我正在运行的一些模拟的参数。

我希望只适合 100 分。到目前为止，我一直通过手动计算输入文件中的条目数并除以 100 并将结果数用作拟合命​​令的“每 N”命令来执行此操作。

更多详情：

我使用的拟合命令是：

fit f(x) "output.csv" every N using 1:4:9 via a,b

其中 N = integer_round_down(output_file_length / 100.0) - 在我的 gnuplot 脚本中手动替换 N 的值之前，我在计算器上手动计算。（好吧，除以 100，我是在脑子里做的，而不是在计算器上。）

有什么方法可以获取任何列中的条目数，例如 col 1、col 4 或 col 9...然后在我的脚本中使用变量来计算 N，而无需在每次更改模拟时编辑我的脚本参数？