問題タブ [symfit]

vonMises 分布に個別に非常によく適合するいくつかのデータセットがあります。私はそれらすべてを共有する方法を探していますが、ビンの選択を気にせずにmu異なっています。kappas

1 つのモデルのみに適合させたい場合は、非常に簡単です。scipy ここでは、生データを適合させます。symfitしかし、私はor lmfit、またはいくつかの投稿 ( hereおよびhere )を使用してグローバルフィッティングを探していました。すべての場合で、x 座標と y 座標を指定する必要があります。つまり、以前に分布のビンサイズを選択する必要がありました。 .

これは、必要なものの例として役立つ可能性のある 2 つのデータ セットのみの人為的なデータですが、scipy. (ビンの選択を気にする必要がないことに注意してください)。

誰かがそれを手伝ってくれたらうれしいです、事前に感謝します。回答やコメントをいただければ幸いです。

pandas を使用して .csv ファイルを読み込んでいます。次に、データフレームから x と y のペアを取得し、それを使用symfitしてデータのグローバル フィットを実行します。私はパンダのデータフレームとsymfit. 私の現在の概念実証コードは 2 つのデータ セットに対して機能しますが、元のファイルから多くのデータ セットがインポートされても機能するようにコードを記述したいと考えています。元の.csvファイルは常に同じ形式になります。などの形式では常に と の値のペアにxなります。yx1, y1, x2, y2,

データフレームを繰り返し処理して、個々の配列を引き出すことはできますx1, y1, x2, y2,か? それはデータフレームを使用する目的を無効にしますか?

ここから、symfit のモデルとフィッティング関数を含むクラスに X と Y を渡します。X と Y を連結できるとは思いません。symfit がデータ セットごとに個別の曲線に適合するように、それらを別々にしておく必要があります (4 つの共有パラメーターを使用)。

以下は私が使用しているモデルです。symfit の構文を解体している可能性があります。私はまだ symfit について学んでいますが、これまでのところ素晴らしいものです。この当てはめは 2 つのデータ セットに対して機能し、後で当てはめパラメータを抽出して結果をプロットすることができます。

問題の概要: 10 個もの x、y のペアを同時に適合させることができます。symfit に渡される x および y 配列をハードコーディングしないように、データフレームを反復処理するクリーンな方法はありますか?

パラメータを共有する2つの異なる関数に2つのグラフを当てはめようとしています。関数は非常に複雑で、atan、ln、および分数が含まれます。Symfit はこの種のフィッティングに機能を提供しているように見えましたが、フィッティングは

RuntimeWarning: sqrt return np.sqrt(self.variance(param)) で無効な値が検出されました

そして終わらない。

より数値的に機能する別のフィッティング関数はありますか、それとも同じ機能を実現する scipy 関数はありますか?

次のスニペットは、ゼロによる除算 (特異点) をすばやく見つけて解決できるため、非常に単純ですが、問題を説明する必要があります。同じ問題 (0 による除算またはおそらく負の根) も std に現れる可能性があります。開発者 計算。パラメータが多いと、これらの問題点を見つけるのがより複雑になります。

フィッティングがフィッティング パラメータを提供してくれることを期待しています。私は、フィットが特異点にぶつかると思います。OK フィッティング変数 x をいくつか除外することで、ゼロ除算を回避しました。ただし、それにはフィッティング関数の検討が必要です。いくつかのパッケージソリューションが存在するかどうか、私はまだ疑問に思っています。

symfit ライブラリのインストール中にエラーが発生します。

cmd で pip3 を使用してライブラリをインストールします。

これがcmdのエラーです：

依存関係もインストールしました

sympy、numpy、scipy