曲线拟合到指数

user2587593 发表于 Dev

用户名

我目前正在尝试在蒸气压不足（VPD）函数中找到导致理想VPD的RH和TMP值。因此，我已经为VPD定义了函数，并尝试进行非线性回归，但未获得所需的曲线。

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

def ES(C):
    es = 0.6108*np.exp((17.27*C)/(C+273.3))
    return es

def EA(RH,es):
    ea = (float(RH)/100)*es
    return ea

def VPD(C,RH):
    es = ES(C)
    ea = EA(RH,es)
    vpd = ea
    return vpd

C = np.linspace(0,50,100)
vpd = [0.5]*len(C)

popt, pcov = curve_fit(VPD, C, vpd)

这给了我popt和pcov的值10.09132776和0.51489686。但是，我在这里真正想做的是确定在C的这些温度值下的RH值，这使我的VPD值为0.5。我可能会以错误的方式处理此问题，但是我已经为此苦苦挣扎了很长时间，并且确实可以从外部角度了解如何执行此任务。

俱乐部

假设您的方程是正确的，而我没有验证您可以执行以下操作：

from sympy.solvers import solve
from sympy import Symbol

r = Symbol('r')
for C in np.linspace(0,50,100):
    result = solve(((r/100)*(0.6108*np.exp((17.27*C)/(C+273.3))))-0.5, r )
    print("For C = {} RH = {}".format(C, result[0]))

假设公式正确，这将为C的每个值打印RH。我简单地替换了方程式并将结果方程式设置为等于0。只需将-0.5更改为-（新VPD）即可获得不同VPD的结果。

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。