python多变量拟合_python-使用scipy拟合多个参数曲线

一种实现方法是改用scipy.optimize.leastsq(curve_fit是对minimumsq的方便包装).

将x数据一维堆叠； y数据的同上. 3个独立数据集的长度甚至无关紧要；我们称它们为n1,n2和n3,这样您的新x和y将具有形状(n1 n2 n3,).

在要优化的功能内,您可以方便地拆分数据.它不是最好的功能,但是可以正常工作：

def function(x, E, T, a, n, m):

return x/E + (a/n+1)*T^(n+1)*x^m

def leastsq_function(params, *args):

a = params[0]

n = params[1]

m = params[2]

x = args[0]

y = args[1]

E = args[2]

T = args[3]

n1, n2 = args[2]

yfit = np.empty(x.shape)

yfit[:n1] = function(x[:n1], E[0], T[0], a, n, m)

yfit[n1:n2] = function(x[n1:n2], E[1], T[1], a, n, m)

yfit[n2:] = function(x[n2:], E[2], T[2], a, n, m)

return y - yfit

params0 = [a0, n0, m0]

args = (x, y, (E0, E1, E2), (T0, T1, T2), (n1, n1+n2))

result = scipy.optimize.leastsq(leastsq_function, params0, args=args)

我没有测试过,但这是原理.现在,您正在将数据拆分为要优化的函数内的3个不同的调用.

请注意,scipy.optimize.leastsq仅需要一个函数,该函数返回要最小化的任何值,在这种情况下,实际y数据与拟合函数数据之间的差. Minimumsq中的实际重要变量是您要适合的参数,而不是x和y数据.后者作为额外的参数以及三个独立数据集的大小一起传递(我没有使用n3,为了方便起见,我已经对n1 n2进行了一些处理；请记住,在minimumsq_function中的n1和n2是局部的变量,而不是原始变量).

由于这是一个难以适应的函数(例如,可能没有平滑的导数),因此对于

>提供良好的起始值(params0,因此所有… 0值).

>没有跨数量级的数据或参数.一切都越接近1(肯定几个数量级就可以)越好.

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