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我想用lmfit做一个fit，但我遇到了一些问题。下面是我的代码： from lmfit import Model return a*(b-x)**(5/8)我试着手动调整a，b，c参数，a=-1.2，b=3600，c=196给出了一个很好的拟合，所以程序应该能够找到类似的东西。
浏览 19提问于2019-12-08得票数 0
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我一直在尝试对一组图像进行像素对像素的拟合，也就是说，我在不同的图像中有不同波长的数据，并且我试图为每个像素分别拟合一个函数。我用lmfit进行了拟合，得到了每个像素的未知参数值。现在，我想得到每一次拟合的x平方值。我知道lmfit有一个名为chisqr的属性，它可以给我提供同样的信息，但让我困惑的是lmfit站点上的这条线：“注意到，奇方和缩减的奇方的计算假设返回的残差函数被适当地缩放到数据中的不确定性。我怀疑我从chisqr属性得
浏览 3提问于2020-02-27得票数 0
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我尝试使用lmfit包中的标准定义函数(洛伦兹和高斯)来拟合数据。该程序对某些数据集工作得很好，但对于另一个数据集，它无法拟合，因为初始值似乎不正确。有没有什么算法可以从数据集中提取初始值，并进行一些迭代，以找到最佳拟合？ 我尝试了一些常用的方法，比如强力算法，但结果并不令人满意，而且耗费了大量的时间。
浏览 42提问于2019-05-22得票数 0
尝试从lmfit拟合ExponentialGaussianModel()，但收到以下错误消息：The input contains nan values 我在windows上使用Jupyternotebook，我对python和lmfit还不熟悉。我发现lmfit文档对于初学者来说有点晦涩难懂，希望能在这里找到帮助。以下是我的代码:我想生成一个指数高斯直方图，提取数据点，并练习使用lmfit库进行拟合。(我想练习拟合
浏览 26提问于2019-01-15得票数 2
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我正在使用lmfit将倾斜的高斯函数拟合到大量的独立数据集(10000)。我得到了非常好的结果，但拟合10000像素所需的时间相当长，所以每毫秒我可以刮掉拟合时间将是有帮助的。这是我正在使用的代码，其中x和y是我想要拟合的数据。对参数的猜测对我来说真的很好，但主要是通过试验和错误产生的。import lmfit as lmfrom lmfit.models impor
浏览 20提问于2020-12-11得票数 0
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现在，我正在尝试通过lmfit进行曲线拟合。代码如下： mod = lmfit.Model(fitter)
for kwarg, (init, mini, maxi) in params_init_min_max.items():因此，现在我可以基于历史上的“死亡”对我的模型进行曲线拟合。但我也为可能的“感染”找到了一个可靠的来源。问题是，我只能对"D“(死亡)曲线或"I”(感染)曲线进行曲线拟合。是否有一些方法可以使
浏览 48提问于2020-08-12得票数 1
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我用一些坏的幂律拟合数据集，数据在X和Y中有不对称的误差，我希望能够引入对拟合参数的约束(即不低于0，或者在某个范围内)。使用Scipy.ODR，我可以很好地拟合数据，包括两个轴上的不对称误差，但是我似乎在文档中找不到任何方法来介绍我的拟合参数的界限，在线讨论似乎表明这个模块是完全不可能的：。利用Lmfit，我也可以很好地拟合数据，并且可以给拟合的参数引入界。然而，在线讨论再次指出，Lmfit无法处理不对称的错误和两
浏览 10提问于2022-10-10得票数 0
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当逼近(负)指数函数时，lmfit的指数模型是如何工作的？以下代码试图遵循，但未能提供正确的结果：pars = mod.guess([1, 0.5], x=[0, 1])
out =
浏览 1提问于2017-12-12得票数 1
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模型拟合与预测
、、、
我采用lmfit进行曲线拟合，并使用拟合模型进行预测。但是，下面的代码没有实现我想要的结果。你能帮忙吗？谢谢。import numpy as np return a0+a1*x
#main code
浏览 2提问于2018-05-28得票数 2
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我正在使用lmfit将一个四参数逻辑曲线拟合到我的数据中，我当前的代码如下： import matplotlib, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt return (a - d) / (1+ (x / c) ** b) + d
File "C:\Users\George\Ap
浏览 17提问于2019-06-15得票数 0
本主题介绍如何使用lmfit：拟合多个数据集我想知道是否可以在不编写目标函数和使用模型类的model.fit()方法的情况下使用lmfit来拟合多个数据集。例如:假设我们有多个(x，y)坐标的数据集，我们希望使用相同的模型函数进行拟合，以便找到平均而言最适合所有数据的参数集。import numpy as np
from <em
浏览 4提问于2018-07-16得票数 0
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我想使用lmfit将我的部分数据与python配合起来(这不是必须的！)。我希望有要拟合的数据的动态范围，这意味着有两个拟合参数来定义要拟合的数据部分(让我们称之为下限和上界)。在每个拟合范围中，我不能定义一个模型来拟合整个数据范围。另一方面，我不能遍历每个数据集并定义拟合范围。这是完全可能的吗？我考虑将脉冲函数乘以我的模型，这也会影响原始数据。尽管据我所知，我不能告诉lmfit将其与数据相乘。所以我想不出来了！ ?
浏览 35提问于2019-02-11得票数 0
我正在尝试使用Python语言中的lmfit模块执行多参数拟合，但受某些参数组必须加为1的约束。然后，我可以使用minimize方法找到适合我的数据的模型。在我的代码中没有这么简单；有许多自动生成的参数可供选择，所以我使用如下方法： con = constraint(term,listOfTerms(all sum to 1)其中，方法getVa
浏览 0提问于2013-01-18得票数 1
我想在我的微阵列数据上使用健壮的limma，R的用户指南说rlm是正确的函数，可以根据以下内容使用：
lmFit(ExpressionMatrix, design, method = "robust这是否意味着此lmFit将调用rlm？如果我不希望它健壮，我应该使用什么方法？
浏览 2提问于2013-04-04得票数 0
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下面是参数置信区间的LMFIT实现的链接：这里是我正在使用的代码：import numpy as np
pars.add_many(('n', 1.),(-(x**v['n'])/v['tau'])
浏览 4提问于2015-10-21得票数 0
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该函数是洛伦兹峰值函数的一种形式，我有一些用户给定的初始值，除了f_peak (峰值位置)，它是我使用峰值查找算法找到的。除了偏移量之外，所有的拟合参数都应该是正数，因此我已经相应地设置了bounds_I。poptI, pcovI = curve_fit(Imaginary, x_interpolate, y_interpolate, pI, bounds=bounds_I)
在某些情况下，我希望在拟合过程中保持参数
浏览 14提问于2017-12-19得票数 1
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输出错误是: MinimizerException:如果没有合理的不确定性估计，则无法确定置信区间 pars['gamma'].set(value=0.7, vary=True, expr="")
pars=lmfit.Parametersreturn ((wofz((x-cent + wofz(gam).imag)/(sig*(sqrt(2)))).real
浏览 0提问于2016-05-05得票数 2
我是iPython新手，需要解决一个具体的曲线拟合问题，我有这个概念，但我的编程知识还太有限。我有实验数据(x, y)来拟合有四个系数(a,b,c,d)的方程(曲线拟合)，我想将其中一个系数(例如a)固定到一个特定的值，并将我的实验数据(非线性最小二乘)进行修正。使用curve_fit或lmfit更合适吗？开始的 return a+b*x+c/x+log10(x)*d
popt, fitcov = curve_fit(fi
浏览 2提问于2014-06-13得票数 0
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我正在尝试使用带有emcee minner的lmfit将一个函数拟合到两个数据集。我的代码如下所示：
minner = lmfit.Minimizer(function_2min, params, fcn_args=([x1,x2], [y1,y2],[y_err1,y_err2])不幸的是，我不能使用最小二乘拟合，因为它往往会经常陷入局部最小值。
浏览 5提问于2021-06-17得票数 1
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我有一个电路的解析模型，它的输出是s域中的一个传递函数，我使用来拟合电路元件的值，得到得到的TF最适合测量的数据集。')
在这种情况下，x是s，形式的复自变量；s=2* pi *j*f问题1:..
浏览 4提问于2020-06-23得票数 0
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