lmfit

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LMFITライブラリを使用してマルチローレンツフィッティングを作成しようとしていますが、機能しません。また、の構文が完全に間違っていますしかし、私には新しいアイデアはありません。私の問題はこれです：私はピークの複数のセットと非常に長いスペクトルを持っているが、ピークの数がこれらのセットには一定ではないので、時々私はちょうど1ピークを持っていますが、時々私は8を持っているかもしれませんあ

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フィッティングパラメータを互いに適合させること

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。 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)

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Scipy curve_fit境界と条件

私はcurve_fitをデータに適合させようとしています。それは素晴らしい働いている、私は追加のパラメータを持つフィットは、私はさらに関係に範囲を指定したい y_data = [0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 1.30 1.30 1.30 1.30 1.20 1.65 1.65 1.65 1.65 1.65 1.65 1.80 1.80 1.80 1.80 1

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Python lmfitでカーブフィッティングするためのパラメータ推定

Python lmfitを使用して、2005-2016年の月間平均データで最小自乗近似を行います。フーリエ項が機能しなかったようだ # t is in fractional years, e.g. 2017+122./365. def fun(t, a, b, c, A1, A2, A3, A4, B1, B2, B3, B4): An=[A1,A2,A3,A4] Bn=[B

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LMFITで負の指数関数モデルを適合させる

lmfitの指数関数モデルは、（負の）指数関数を近似するときにどのように機能しますか？以下はhttps://lmfit.github.io/lmfit-py/model.htmlに従うことを試みたが、右の結果を提供するために失敗しました： mod = lmfit.models.ExponentialModel() pars = mod.guess([1, 0.5], x=[0, 1]) ou

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Pythin lmfit library：最小化関数を使用して関数呼び出しの数を制限する方法

Minimizerオブジェクトを使用して関数呼び出しの数を最小限に抑える方法を教えてください。ログから次のメッセージが表示されます。関数呼び出しが多すぎます（最大％iに設定されています）！この最大値を大きくするには、minimize（func、params、...、maxfev = NNN）またはleastsq_kws [\ 'maxfev \']を設定してください。 from numpy im

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lmfitを使用してポイントの雲に3Dラインをフィットさせる場合のウェイトの追加

次のコードを使用して3Dポイントのクラウドに3Dラインをフィットさせています。最小二乗法を使用して、lmfitを最小化しています。私はが異なる点に重みを追加する必要がありますが、配列（およびないスカラー）の出力を距離を使用するときにどのように行うのか分かりません。スカラーを使用するときの問題は、配列を使用するときほど良くないことです。私はより多くの変数のために仮定します。質問がありますか？ア

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Python - プロファイルに合わせてデータを切り取る

私はさまざまなプロファイルに合わせようとしているいくつかのデータセットを持っています。最小値の1つの中心には、この画像でわかるように、私が良いフィット感を発揮できないような汚染があります。これらのスパイクは、スパイクは常に同じ位置にあるわけではありませんか？または、このようなデータをどのように処理しますか？私はプロファイルに合わせてlmfitを使用しています。この場合はローレンツとガウスです。こ

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組み込み定義モデルをlmfitで使用するときの推測関数

lmfitの推測機能に問題があります。私はいくつかの実験データを収めようとしており、lmfitの異なる組み込みモデルを使いたいと思いますが、関数を直接定義した場合にのみ組み込みモジュールを実行することはできません。次のコードは機能しませんが、推測機能にコメントすると機能します。 P.S.データの同じ最初の列をすべて使用するループに入れて、データの新しい2番目の列を新しい列として配置できるので、イ