前言

最近在工作中需要拟合高斯曲线,在python中可以使用 scipy,相关代码如下:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding=utf-8 -*-
%matplotlib inline import numpy as np
import pylab as plt from scipy.optimize import curve_fit x = range(10)
y = [25,68,144,220,335,199,52,14,5,2] def gaussian2(x,*param):
return param[0]*np.exp(-np.power(x - param[1], 2.) / (2 * np.power(param[2], 2.))) def use_fit_gaussian2():
try:
popt,pcov = curve_fit(gaussian2,x,y,p0=[1,1,1])
except Exception,e:
print e
return print popt yhat = gaussian2(x, *popt) # or [p(z) for z in x]
ybar = np.sum(y)/len(y) # or sum(y)/len(y)
ssreg = np.sum((yhat-ybar)**2) # or sum([ (yihat - ybar)**2 for yihat in yhat])
sstot = np.sum((y - ybar)**2) # or sum([ (yi - ybar)**2 for yi in y])
error = ssreg / sstot
print ssreg, sstot, error plt.plot(x,y,'b+:',label='data', linewidth =3)
plt.plot(x,gaussian2(x,*popt),'ro:',label='fit', linewidth =3)
plt.legend()
plt.show() use_fit_gaussian2()

生成的结果如下图所示:

java ?

由于线上用的java,所以需要使用java实现,需要使用到 apache 的 commons-math3 jar包


<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-math3</artifactId>
<version>3.6.1</version>
</dependency>
  • 代码
import org.apache.commons.math3.fitting.GaussianCurveFitter;
import org.apache.commons.math3.fitting.WeightedObservedPoints; /**
* Created by xingxing.dxx on 2016/11/14.
*/
public class CurveFittingTest { public static void main(String[] args) {
WeightedObservedPoints obs = new WeightedObservedPoints();
obs.add(0, 25);
obs.add(1, 68);
obs.add(2, 144);
obs.add(3, 220);
obs.add(4, 335);
obs.add(5, 199);
obs.add(6, 52);
obs.add(7, 14);
obs.add(8, 5);
obs.add(9, 2); double[] parameters = GaussianCurveFitter.create().fit(obs.toList());
for (double i : parameters) {
System.out.println(i);
}
}
}

最开始测试的时候非常完美,可是马上就悲剧了,在我运行如下case的时候,抛了一个错


[0, 0, 0, 0, 4, 1, 0, 2, 0] Exception in thread "main" org.apache.commons.math3.exception.ConvergenceException: illegal state: unable to perform Q.R decomposition on the 9x3 jacobian matrix

瞬间懵逼了,有没有。然后开始找错误是哪报的,发现了报错的代码,

 if (Double.isInfinite(norm2) || Double.isNaN(norm2)) {
throw new ConvergenceException(LocalizedFormats.UNABLE_TO_PERFORM_QR_DECOMPOSITION_ON_JACOBIAN,
nR, nC);
}

看着代码貌似是矩阵求逆的时候,矩阵中有1.0/0.0的情况,猜测是不是输入的数据都大于0就ok了,果然,下面的测试样本就ok了

[0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 4.01, 1.01, 0.01, 2.01, 0.01]

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