我正在用Python编写一个程序,它将高斯和洛伦兹的形状与一些给定的共振数据相匹配。我最初开始使用scipy.optimize.leastsq
,但在从协方差矩阵中检索优化参数中的错误有困难之后,改为使用optimize.curve_fit
。
我定义了一个函数来拟合高斯和洛伦兹的和:
def mix(x,*p):
ng = numg
p1 = p[:3*ng]
p2 = p[3*ng:]
a = sumarray(gaussian(x,p1),lorentzian(x,p2))
return a
其中p
是拟合参数的初始猜测数组。下面是使用curve_fit
调用它的实例:
leastsq,covar = opt.curve_fit(mix,energy,intensity,inputtot)
此时numg
(高斯形状的数目)是一个全局变量。有没有任何方法可以将它作为额外的参数并入curve_fit
中,就像leastsq
那样?
python最大的优点是可以定义返回其他函数的函数, 尝试咖喱:
然后
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