小编cas*_*ass的帖子

我正在尝试将分段定义的函数拟合到Python中的数据集。我已经搜索了很长一段时间，但是无论是否可行，我都没有找到答案。

为了让我对我正在尝试做的事情有印象，请看以下示例（对我而言不起作用）。在这里，我尝试将位移的绝对值函数（f（x）= | xp |）拟合到以p为拟合参数的数据集。

import scipy.optimize as so
import numpy as np

def fitfunc(x,p):
   if x>p:
      return x-p
   else:
      return -(x-p)

fitfunc = np.vectorize(fitfunc) #vectorize so you can use func with array

x=np.arange(1,10)
y=fitfunc(x,6)+0.1*np.random.randn(len(x))

popt, pcov = so.curve_fit(fitfunc, x, y) #fitting routine that gives error

有什么办法可以在Python中完成这项工作吗？

在R中执行此操作的方法是：

# Fit of a absolute value function f(x)=|x-p|

f.lr <- function(x,p) {
    ifelse(x>p, x-p,-(x-p))
}
x <- seq(0,10)  #
y <- f.lr(x,6) + rnorm (length(x),0,2)
plot(y ~ x)
fit.lr <- nls(y ~ …