データをcurve_fitで点に合わせるようにする

Question

Scipyに含まれるcurve_fit関数を使用して少し問題があります。ここで私はフィットしたい機能は次のとおりです。

def funclog(x, a, b, c, d): 
    return a * np.log(b * x + c) + d 

私が持っている問題は、=、私は特定のいくつかのポイント上の値（Y（分）= 0とy（max）を持つようにフィット関数を好むだろうということです1）。これらのポイントをcurve_fitで強制的に使用するにはどうすればよいですか？

は、使用する境界を試して、あなたに

Answer 1

x=0で特定の値を持つフィットの要件、x=1、そのパラメータがa意味b,c,dはセットに従って制約されます二つの式で：

funclog(0, a, b, c, d) = 0、あなたが検討しているfunclogの形態についてfunclog(1, a, b, c, d) = 1

、あなたは（ユニーク）溶液を得aとdに対してこの連立方程式を解くことができる

a = 1/(-log(c) + log(b + c))とd=log(c)/(log(c) - log(b + c))

（bとcは、分母がゼロに等しくないと仮定します）。

デフォルトで制約を満たす、aと新しいフィット関数でfunclog結果、すなわち、

(log(c) - log(b*x + c))/(log(c) - log(b + c))でdため

をこれらの式を置き換えます。 bとcの値はcurve_fitです。

Answer 2

ありがとう：

bounds = ([amin, bmin, cmin, dmin], [amax, bmax, cmax, dmax]) 
(or np.inf -np.inf if limes of param is in infininty) 

次

popt1, pcov1 = curve_fit(funclog, x, y, bounds=bounds)