土壤入渗试验曲线拟合

积分模型：

Philip模型+Kostiakov模型

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize as opplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 用来正常显示负号# 需要拟合的函数
def f_1(t, A, B, C):return  (A/(B+1))*t**(B+1)+C# 需要拟合的数据组
x_group = [0, 1.8, 5.8, 10.1, 17.6, 27.7, 56.1, 92.5, 150.2, 193.2, 264.2,356.4]y_group = [0, 0.05, 0.12, 0.16, 0.53, 0.88, 1.87, 2.61, 3.97, 4.47, 5.59,6.95]# 得到返回的A，B值
A, B, C = op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)[0]
popt,pcov=op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)
# 数据点与原先的进行画图比较
plt.scatter(x_group, y_group, marker='o',label='真实值')
x = np.arange(0, 400, 20)
y = (A/(B+1))*x**(B+1)+C
plt.plot(x, y,color='red',label='拟合曲线')
plt.legend() # 显示labelplt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize as opplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 用来正常显示负号# 需要拟合的函数
def f_1(t, A, B, S):return  S*t**(0.5) + A * t + B# 需要拟合的数据组
x_group = [0, 1.8, 5.8, 10.1, 17.6, 27.7, 56.1, 92.5, 150.2, 193.2, 264.2,356.4]y_group = [0, 0.05, 0.12, 0.16, 0.53, 0.88, 1.87, 2.61, 3.97, 4.47, 5.59,6.95]# 得到返回的A，B值
A, B, S = op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)[0]
popt,pcov=op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)
# 数据点与原先的进行画图比较
plt.scatter(x_group, y_group, marker='o',label='真实值')
x = np.arange(0, 400, 20)
y = S*x**(0.5) + A * x + B
plt.plot(x, y,color='red',label='拟合曲线')
plt.legend() # 显示labelplt.show()

经典模型：

Philip模型+Kostiakov模型

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize as opplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 用来正常显示负号# 需要拟合的函数
def f_1(t, A,B):return  (A)*t**(B)# 需要拟合的数据组
#x_group = [0, 1.8, 5.8, 10.1, 17.6, 27.7, 56.1, 92.5, 150.2, 193.2, 264.2,356.4]
x_group =[0.9,3.8,7.95,13.85,22.65,41.9,74.3,121.35,171.7,228.7,310.3]#y_group = [0, 0.05, 0.12, 0.16, 0.53, 0.88, 1.87, 2.61, 3.97, 4.47, 5.59,6.95]
y_group =[0.05,0.07,0.04,0.37,0.35,0.99,0.74,1.36,0.5,1.12,1.36]# 得到返回的A，B值
A, B = op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)[0]
popt,pcov=op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)
# 数据点与原先的进行画图比较
plt.scatter(x_group, y_group, marker='o',label='真实值')
x = np.arange(0, 400, 20)
y = (A)*x**(B)
plt.plot(x, y,color='red',label='拟合曲线')
plt.legend() # 显示labelplt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize as opplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 用来正常显示负号# 需要拟合的函数
def f_1(t, A,S):return  0.5*S*t**(-0.5)+A# 需要拟合的数据组
#x_group = [0, 1.8, 5.8, 10.1, 17.6, 27.7, 56.1, 92.5, 150.2, 193.2, 264.2,356.4]
x_group =[0.9,3.8,7.95,13.85,22.65,41.9,74.3,121.35,171.7,228.7,310.3]#y_group = [0, 0.05, 0.12, 0.16, 0.53, 0.88, 1.87, 2.61, 3.97, 4.47, 5.59,6.95]
y_group =[0.05,0.07,0.04,0.37,0.35,0.99,0.74,1.36,0.5,1.12,1.36]# 得到返回的A，B值
A, S = op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)[0]
popt,pcov=op.curve_fit(f_1, x_group, y_group)
# 数据点与原先的进行画图比较
plt.scatter(x_group, y_group, marker='o',label='真实值')
x = np.arange(0, 400, 20)
y = 0.5*S*x**(-0.5)+A
plt.plot(x, y,color='red',label='拟合曲线')
plt.legend() # 显示labelplt.show()

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