pythonでlevenberg-marquardtアルゴリズムを使ってデータにパワーフィットを適用する

Question

皆さん！ 私はPythonとデータ解析の初心者であり、データにパワー関数を当てはめる際に問題を抱えています。私は、最初のパラメータを変更しようとしたが、それは助けていなかった私は-1 arroundのexpontentで電源機能をプロットしたいが、私はpythonでlmfitライブラリを使用して、レーベンバーグ・マルカート法を適用した後、I get the following faulty image. Here I plotted my dataset as a scatterplot

。

は、ここに私のコードです：

%matplotlib inline 
import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_fit 
be = pd.read_table('...', 
       skipinitialspace=True, 
       names = ["CoM", "slope", "slope2"]) 

x=be["CoM"] 
data=be["slope"] 




def fcn2min(params, x, data): 
n2 = params['n2'].value 
n1 = params['n1'].value 

model = n1 * x ** n2 
return model - data #that's what you want to minimize 

# create a set of Parameters 
# 'value' is the initial condition 
params = Parameters() 
params.add('n2', value= -1.00) 
params.add('n1',value= 23.0) 

# do fit, here with leastsq model 
result = minimize(fcn2min, params, args=(be["CoM"],be["slope"])) 

#calculate final result 
final = data + result.residual 
resid = result.residual 

# write error report 
report_fit(result) 

#plot results 

xplot = x 
yplot = result.params['n1'].value * x ** result.params['n2'].value 


plt.figure(figsize=(15,6)) 
plt.ylabel('OD-slope',fontsize=18, color='blue') 
plt.xlabel('CoM height_Sz [m]',fontsize=18, color='blue') 

plt.plot(be["CoM"],be["slope"],"o", label="slope_flat") 
plt.plot(be["CoM"],be["slope2"],"+",color='r', label="slope_curv") 
plt.plot(xplot,yplot) 
plt.legend() 

plt.savefig('plot2') 

plt.show() 

私はかなりこれで問題が何であるかを理解していないので、あなたは、任意の観測を持っている場合、どうもありがとうございました。

Answer 1

質問が何であるかを知るのは少し難しいです。フィッティングが完了し、合理的に良いフィット感を与えたように私には見えますが、フィット統計やパラメータのレポートは提供しません。

「COM」配列のすべての緑色の線について質問している場合は、開始x軸の「height_Sz」データが厳密に増加するようにソートされていないため、ほぼ確実です。それは当てはまりますが、X-Yトレースを線でプロットすると、データが整然と並ぶことが期待されます。