カーブフィットでy = 0.5のときにx値を検索/印刷しようとするエラー

Question

カーブフィットとしてy値= 0.50のx値を印刷しようとしていますが、解決策に適応しようとしましたhere

例外TypeError - ：しかし、私は、次のエラーコード取得していますbrentqを（）キーワード引数に複数の値を得た「引数」

がsigmoidscaled（）関数内のすべての値があることは想定されていませんここでargs内？あるいは私は何かを誤解していますか？

import pylab 
from scipy.optimize import curve_fit 
from matplotlib.pyplot import * 
from scipy.optimize import brentq 
import numpy as np 

n = 20 #20 trials 
ydata = [0/n, 9.0/n, 9.0/n, 14.0/n, 17.0/n] #Divided by n to fit to a plot of y =1 
xdata = np.array([ 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]) 


#The scaled sigmoid function 
def sigmoidscaled(x, x0, k, lapse, guess, y0=0): 
    F = (1 + np.exp(-k*(x-x0))) 
    z = guess + (1-guess-lapse)/F + y0 
    return z 

p0=[1,1,0,0] 
popt, pcov = curve_fit(sigmoidscaled, xdata, ydata, p0, bounds=((-np.inf, -np.inf, 0.,0.), (np.inf, np.inf, 0.5, 0.5))) 


#Start and End of x-axis, in spaces of n. The higher the n, the smoother the curve. 
x = np.linspace(1,5,20) 
#The sigmoid values along the y-axis, generated in relation to the x values and the 50% point. 
y = sigmoidscaled(x, *popt) 

pylab.plot(xdata, ydata, 'o', label='Psychometric Raw', color = 'blue') 
pylab.plot(x,y, label='Psychometric Fit', color = 'blue') 
#y axis range. 
pylab.ylim(0, 1) 
#Replace x-axis numbers as labels and y-axis numbers as percentage 
xticks([1., 2., 3., 4., 5.], ['C1','CN2','N3','CN4','S5']) 
yticks([0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0], ['0%','20%','40%','60%','80%','100%']) 
pylab.legend(loc='best') 
xlabel('Conditions') 
ylabel('% perceived more sin like') 
pylab.show() 

a = np.min(xdata) 
b = np.max(xdata) 
x0, k, guess, lapse = popt 
y0 = 0.50 

solution = brentq(sigmoidscaled, a, b, p0, args=(x0, k, guess, lapse, y0)) 

Answer 1

あなたはparameters for brentqを見れば、あなたはaとb間隔パラメータの後にリストを受け取るパラメータがないことがわかりますbrentq

solution = brentq(sigmoidscaled, a, b, p0, args=(x0, k, guess, lapse, y0)) 

を呼び出すときにあなたの問題がp0です。したがって、argsパラメータは、追加シーケンスで関数のシグネチャに予期しないものになります。どのようにしてp0がbrentqに必要なのかわかりませんが、私はそれに熟練していませんが、カーブフィッティングのときに必要と思われます。