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lmfit パッケージを使用してパラメーター (a) と (b) を抽出するために、2D 関数でデータをフィッティングしたいと考えています。基本的に 1D 関数フィッティングとして、すべてのデータ ポイントを同じ座標 (x,y) で 2D 関数にフィッティングしようとしています。これは、各データが異なる座標 (x,y) を持っているため、すべてのデータ ポイントが別のデータ ポイントとは異なる初期推定値を持つことを意味します。これは私のコードです:

    #!/usr/bin/ python
    import pyfits
    import numpy as np
    import math
    from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_errors,report_fit,     
         conf_interval, printfuncs


    xn =np.linspace(0,3,4)    # x-component
    yn =np.linspace(0,3,4)    # y-component

    data= [0.0, 0.16, 0.33, 0.5, 0.2, 0.26, 0.38, 0.53, 0.4, 0.43, 0.52, 0.64, 0.6, 0.62,   
    0.67, 0.78]   # (x1,y1) generate (data[0]), (x1,y2) generate (data[1]) and so on


    params = Parameters()
    params.add('a', value=3)
    params.add('b', value=5)                     


    def residual(params,x,y,data=None):
        a = params['a'].value             # parameter
        b = params['b'].value             # parameter
        model=(x**2/a**2+y**2/b**2)**0.5      # 2D function            
        if data is None:
           return data
        return model - data


    out=minimize(residual,params,args=(x,y,data,))        # lmfit minimizer
    final=data+out.residual
    report_fit(params)
    ci = conf_interval(out, sigmas=[0.68,0.95])           # confidence interval
    printfuncs.report_ci(ci)

ただし、次のエラー メッセージが表示されました。

    ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4) (16)

明らかに、x と y の次元はデータと同じではありませんが、data[0] が (x1,y1) を取り、data[1] が (x1,y2) を取り、data[ 5] (x2,y1) などを取ります。誰でもこの問題を解決するのを手伝ってくれるか、何か提案をしてください。事前に感謝します。

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データを圧縮する必要がありますか?

x = [x1, x2, ...]
y = [y1, y2, ...]
data = zip(x, y) # [(x1, y1), (x2, y2), ... ]
于 2014-03-27T10:26:49.907 に答える