lmfit

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lmfit의 추측 기능에 문제가 있습니다. 나는 실험 데이터를 맞추려고 노력하고 있으며, lmfit의 다른 모델을 사용하고 싶지만 직접 함수를 정의 할 때만 내장 모듈을 실행할 수는 없다. 다음 코드는 작동하지 않지만 추측 기능을 주석 처리하면 작동합니다. P. 필자는 인덱스가 첫 번째 열이라는 점이 더 흥미로울 것입니다. 왜냐하면이 루프를 데이터의 첫 번

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변수를 적합하지 않게 설정하는 방법

가우스에 적합하지만 변수 cen과 cen2가 일정해야합니다. from pylab import * import matplotlib.mlab from lmfit import Model def gaussian(x, amp, cen, wid,amp2,cen2,wid2): return (amp/(sqrt(2*pi)*wid)) * exp(-(x-cen)**

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마스크를 사용하는 Scipy NNLS

scipy를 사용하여 음수가 아닌 최소 제곱을 수행합니다. 다음과 같이 사소한 예는 다음과 같습니다 import numpy as np from scipy.optimize import nnls A = np.array([[60, 70, 120, 60],[60, 90, 120, 70]], dtype='float32') b = np.array([6, 5])

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LMFIT를 사용하여 다중 피크 함수를 피팅

LMFIT 라이브러리 인 을 사용하여 멀티 로렌츠 피팅을 만들려고합니다. 그러나 작동하지 않으며 심지어 내가 의 구문이 completelly 잘못되었음을 이해합니다. ,하지만 나는 새로운 아이디어가 없습니다. 내가 피크의 여러 세트와 매우 긴 스펙트럼을 가지고 있지만, 피크의 수는 너무 가끔 난 그냥 1 피크를해야합니다,이 세트에서 일정하지, 그러나 때때로

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Python lmfit으로 커브 피팅을위한 매개 변수 추정

저는 Python lmfit을 사용하여 2005-2016의 월평균 데이터와 최소 자승을합니다. 나는 기능을 아래와 같이 구성했다 : equation 원래 코드는 다음과 같습니다 : # t is in fractional years, e.g. 2017+122./365. def fun(t, a, b, c, A1, A2, A3, A4, B1, B2, B3, B4

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LMFIT에서 음수 지수 모델을 맞 춥니 다

lmfit의 지수 모델은 (음의) 지수 함수를 근사 할 때 어떻게 작동합니까? 다음은 https://lmfit.github.io/lmfit-py/model.html을 따르려고했는데, 올바른 결과를 제공하기 위해 실패 mod = lmfit.models.ExponentialModel() pars = mod.guess([1, 0.5], x=[0, 1]) ou

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클래스 인스턴스가 유엔 (딜) pickleable이 제한 기능 및 매개 변수는 클래스 범위 내에서 정의 된 경우

가 lmfit으로 객체를 딜 unpickling 문제를 진단되고, 나는 누구의 예를 나는 것 수업 시간에 내 제약 함수 정의를 포함 원했고 나중에 피클. 그러나, 제한 범위 기능이 클래스 범위 내에 정의되어있는 딜 피클은 RuntimeError: maximum recursion depth exceeded (아래 코드의 섹션 (3))을 발생시킵니다. 나는 이

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python lmfit : voigt fitting - out.best_fit과 out.best_values의 차이점

Voigt 프로필을 실험 데이터에 맞추기위한 코드 작성에 어려움을 겪고 있습니다. 당분간은 때로는 합리적인 적합 기능을 얻지 만 자동으로 약 1000 건의 조정이 필요합니다. 즉, 매 두 번째 핏이 꺼지면 기회가되지 않는다는 뜻입니다. 필자는 두 가지 다른 방법으로 피트 기능을 시도했지만 놀라 울 정도로 다른 결과를 얻었습니다. 먼저, out.best_fi

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Python lmfit 가중치 적용 후 카이 제곱이 너무 작음

다음 코드로 일부 테스트 데이터를 사용하여 Python 2.7에서 lmfit으로 적합하게 실행 중입니다. 1/y (Leven-Marq 루틴과 함께)의 가중치가 맞는 것을 요구합니다. 나는 가중치를 정의하고 여기에 사용하고 있습니다 :는 from __future__ import division from numpy import array, var from

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Python - 프로필에 맞게 데이터 잘라내 기

다른 프로필에 맞추려고하는 여러 데이터 집합이 있습니다. 이 이미지에서 알 수 있듯이, 최소값 중 하나의 중심에는 오염이있어이 이미지에서 볼 수있는 것처럼 잘 맞는 것을 방해합니다. 데이터의 맨 아래에있는 스파이크를 어떻게 제거 할 수 있습니까? 스파이크가 항상 같은 위치에있는 것은 아닙니다. 또는 이와 같은 데이터를 어떻게 처리할까요? 프로파일에 맞게 l