curve_fit（scipyのダウンロード）中に特定の変数に境界を適用すると、エラー

Question

につながる：

とValueError：

を解凍するあまりにも多くの値がバインドされたコマンド内の各2タプルはX0、K、経過に対応しておらず、それぞれ私の場合sigmoidscaled関数（すなわちあまりにもP0に対応する。）推測？

私はそれは「あまりにも多くの価値」を取り除くために、次のバウンドのコマンドを減らすことによって、どのように動作するかを把握しようとの期待して遊んでみました。その後、私はのエラーメッセージが表示されます

bounds=((-np.inf,np.inf), (0,1))

を：

ValueError：境界とx0の間に一貫性のない形があります。

ここで何が間違っていますか？

import pylab 
from scipy.optimize import curve_fit 
from matplotlib.pyplot import * 

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): 
    F = (1 + np.exp(-k*(x-x0))) 
    z = guess + (1-guess-lapse)/F 
    return z 

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

#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() 

Answer 1

問題ラインがある：documentationから

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

、アレイの2組が好きである必要がbounds。したがって、各点の下限と上限を指定するのではなく、次のように2番目の配列のように、最初の配列のような各点の下限を指定する必要があります。

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

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