我正在写一个脚本,它将被用来拟合一些定制模型的光致发光光谱,在用SciPy创建了一个脚本之后,我了解到,如果lmfit(cars9),那么设置拟合参数的界限会更容易。uchicago.edu/software/python/lmfit/intro.html)来代替,所以我决定改用它。下面是我写的一个脚本,用一个高斯函数拟合一个光谱(使用2个高斯函数更好,但我想从一个更简单的例子开始)。在
from numpy import loadtxt, vstack, average, exp
import matplotlib.pyplot as plt
import lmfit
def sub_BG(data_array):
naujas_X = data_array[:,1]-average(data_array[1:10,1])
return vstack((data_array[:,0], naujas_X)).T
def gauss(x, a1, b1, c1):
return a1 * exp(-(x- b1)**2/ (2*c1**2))
#amp * exp(-(x-cen)**2 /wid)
data="single_spectra.txt"
spectra = loadtxt(open(data, 'r'), skiprows=2)
spectra_beBG = sub_BG(spectra)
plt.plot(spectra_beBG[:,0],spectra_beBG[:,1],'g')
mod1 = lmfit.Model(gauss)
pars = lmfit.Parameters()
# (Name, Value, Vary, Min, Max, Expr)
pars.add_many(('a1', 590, True, None, None, None),
('b1', 500, True, None, None, None),
('c1', 20, True, None, None , None))
out = mod1.fit(spectra_beBG[:,0], pars, x=spectra_beBG[:,1])
y = gauss(spectra_beBG[:,0],
out.best_values["a1"],
out.best_values["b1"],
out.best_values["c1"])
plt.plot(spectra_beBG[:,0], out.best_fit, "r--")
plt.plot(spectra_beBG[:,0], y, "b--")
print(out.fit_report())
这将返回:
^{pr2}$如果我改变帕斯。加多()更接近自然,例如:
pars.add_many(('a1', 590, True, 550, 630, None),
('b1', 500, True, 450, 650, None),
('c1', 30, True, 20, 70 , None))
我明白了:
[[Model]]
Model(gauss)
[[Fit Statistics]]
# function evals = 147
# data points = 1024
# variables = 3
chi-square = 304708538.428
reduced chi-square = 298441.272
[[Variables]]
a1: 629.999937 +/- 0 (0.00%) (init= 590)
b1: 475.821359 +/- 0 (0.00%) (init= 500)
c1: 70 +/- 0 (0.00%) (init= 30)
[[Correlations]] (unreported correlations are < 0.100)
帮忙吗?在
嗯,应该是吗
也就是说,您需要拟合“y”,并传入“pars”和“x”数组,以帮助使用这些参数和自变量计算模型。在
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