我有一个函数包含:
自变量 X，
因变量 Y
两个固定参数a和b。
使用相同的实验数据，curve_fit 和 leastsq 函数都可以拟合到具有相似结果的函数。
使用 curve_fit 我有:
[ 2.50110215e-04 , 7.80730380e-05] 用于固定参数 a 和 b。
使用 leastsq 我有:
[ 2.50110267e-04 , 7.80730843e-05] 用于固定参数 a 和 b。
我想知道这两者是否有区别，如果有，什么情况下应该使用curve_fit，什么情况下应该使用leastsq?
最佳答案
curve-fit 使用 leastsq 进行计算，因此它们应该始终给出相同的结果。您看到的微小差异可能是某处舍入误差的结果。直接调用 leastsq 应该可以消除这种情况。
来自 curve_fit 的文档:
The algorithm uses the Levenberg-Marquardt algorithm through leastsq. Additional keyword arguments are passed directly to that algorithm.
关于python - 来自 scipy.optimize 的 python 中 curve_fit 和 leastsq 之间的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21205468/