私はPythonを使用していますlmfit複数のガウスに適合するモジュール。フィッティングパラメータを互いに適合させること
def gaussian(x,a1,c1,w1,a2,w2,c2):
g1=a1*np.exp(-(x-c1)**2/(2*w1**2))
g2=a2*np.exp(-(x-c2)**2/(2*w2**2))
return g1+g2
gmodel=Model(gaussian)
result=gmodel.fit(y=y,x=x,params...)
何私がしたいことは、元のパラメータを結びつけることである：私が欲しいのは例えば他のトラフ数式に一つのパラメータ、潮にあります。 a1 = a2/2となる。 lmfitパッケージでそれに行く方法はありますか？
はい、lmfitでは、数式を使用して、他のパラメータの値でパラメータの値を制御できます。あなたが行う可能性があります：私はちょうどここに私自身、非常に類似した質問への答えを出してきました
from lmfit.models import GaussianModel
# create model with two Gaussians
model = GaussianModel(prefix='g1_') + GaussianModel(prefix='g2_')
# create parameters for composite model, but with default values:
params = model.make_params()
# now set starting values, boundaries, constraints
params['g1_center'].set(5, min=1, max=7)
params['g2_center'].set(8, min=5, max=10)
# constrain sigma for 'g2' to be the same as for 'g1'
params['g2_sigma'].set(expr='g1_sigma')
# you could also do something like this:
params['g2_amplitude'].set(expr='g1_amplitude/10.0')
# now you're ready to fit this model to some data:
result = model.fit(data, params, x=x)
：
：Scipy curve_fit bounds and conditions
が、私はこれが役に立つことを願って、これらが助けてくれました