白丸くん

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よそく

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import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

# 近似したい関数を定義
# この例では、a * x^2 + b * x + c という2次関数を使用します。
def f(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

# サンプルデータ
xdata = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
ydata = np.array([0, 0.8, 2.2, 3.0, 3.8, 4.2])

# curve_fitでパラメータを最適化
params, covariance = curve_fit(f, xdata, ydata)
a, b, c = params

# 結果を表示
print(f"a = {a}, b = {b}, c = {c}")

# プロットして結果を可視化
plt.scatter(xdata, ydata, label="Data")
plt.plot(xdata, f(xdata, *params), label="Fitted Curve", color="red")
plt.legend()
plt.show()

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import numpy as np

from scipy.optimize import curve_fit

import matplotlib.pyplot as plt

# 近似したい関数を定義

# この例では、a * x^2 + b * x + c という2次関数を使用します。

def f(x, a, b, c):

return a * x**2 + b * x + c

# サンプルデータ

xdata = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

ydata = np.array([0, 0.8, 2.2, 3.0, 3.8, 4.2])

# curve_fitでパラメータを最適化

params, covariance = curve_fit(f, xdata, ydata)

a, b, c = params

# 結果を表示

print(f"a = {a}, b = {b}, c = {c}")

# プロットして結果を可視化

plt.scatter(xdata, ydata, label="Data")

plt.plot(xdata, f(xdata, *params), label="Fitted Curve", color="red")

plt.legend()

plt.show()

start_index = 0
if last_file:
match = re.match(r'(\d+)_output.xlsx’, last_file)
if match:
start_index = int(match.group(1))

NO IMAGE

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