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python-2.7 - Python lmfit カスタム モデル: 固定パラメーターの設定とプレフィックスの割り当て
lmfitパッケージのパラメーターについて 2 つの質問があります。
1.
カスタム モデルのパラメーターの値を事前に設定する方法はありますか?
例えば。
たとえば、最後の 2 行目ではamp=2000、パラメータを初期化しますamp。組み込みモデルでこのパラメーターを修正したい場合(例: this one ):
質問1
カスタムモデルのラインなどでパラメーターの値を2000に固定することはできますか?ampmod.fit()
2.
以下のようなカスタム複合モデルにプレフィックスを割り当てようとしています:
上記の行を試したところ、次のようになりました。
多くのカスタム モデルがある場合、mod.make_params()(上記の 1. で示したように) のすべてのパラメーターを初期化するのは面倒な場合があります。この問題はここで議論されているようですが ( 1、2 )、複合モデルの個別のコンポーネントに接頭辞を実際に割り当てる方法は実際には示されていません。
質問2
で複合カスタム モデルにプレフィックスを割り当てることは可能lmfitですか?
python-2.7 - Python lmfit は、加重フィット後にカイ 2 乗を小さくしすぎました
lmfit次のコードでいくつかのテストデータを使用して、Python 2.7 で適合を実行しています。1/y(Leven-Marq. ルーチンを使用して) の重みで重み付けされた適合が必要です。重みを定義し、ここで使用しています。
出力は次のとおりです。
最後の行 (このすぐ上、または の直前plt.plot(xd, yd, 'bo', label='raw')) は R^2 であり、結果の適合がここに添付されます。
.
R^2 と出力の目視検査は、これが妥当な適合であることを示唆しています。カイ二乗が 1.00 に減少することを期待しています ( source )。ただし、簡約されたカイ 2 乗値の戻り値は、1.00 より数桁小さくなります。
デフォルトでは重みがなく、重み付けされlmfitたフィットが必要なので、重みを定義しましたが、別の方法で指定する必要があると思います。私の疑いは、この重みの指定が、削減されたカイ 2 乗を非常に小さくしている可能性があるということです。
カーブ フィット後のカイ 2 乗の減少が 1.00 に近いか、同じ大きさになるように、重みまたはその他のパラメーターを指定する別の方法はありますか?
python - 私のコードは Mathematica では問題なく動作するのに、Python に変換すると動作しないのはなぜですか?
磁性材料の解析で非常によく使用されるモデルをシミュレートしようとしています。最初に、このコードを python で書きましたが、結果が得られませんでした。次に、Mathematica を使用して同じシミュレーションを作成することにしました [ 1 ]。少なくとも正常に動作しているように見えます。少なくとも期待どおりの曲線を示していますが、python に変換すると (lmfit パッケージと scipy.integrate.quad を使用)線のみを表示します。Pythonで適切に動作させるには、他に何を考慮する必要がありますか?
ここに私が持っているもの:
どんな助けでも大歓迎です。ありがとう！