lmfit- 将拟合参数相互关联答案

【问题标题】：lmfit- tying fitting parameters one to the otherlmfit- 将拟合参数相互关联
【发布时间】：2017-08-29 17:50:45
【问题描述】：

我正在使用 python lmfit 模块来拟合多个高斯。我想要的是通过数学表达式将一个参数与另一个参数结合起来，例如：

def gaussian(x,a1,c1,w1,a2,w2,c2):
         g1=a1*np.exp(-(x-c1)**2/(2*w1**2))
         g2=a2*np.exp(-(x-c2)**2/(2*w2**2))
         return g1+g2

gmodel=Model(gaussian)
result=gmodel.fit(y=y,x=x,params...)

我想要的是绑定参数，例如。 a1=a2/2。 lmfit 包有什么办法吗？

【问题讨论】：

标签： python lmfit function-fitting

【解决方案1】：

是的，使用lmfit，您可以使用数学表达式来控制其他参数的值。你可以这样做：

from lmfit.models import GaussianModel

# create model with two Gaussians
model = GaussianModel(prefix='g1_') + GaussianModel(prefix='g2_')

# create parameters for composite model, but with default values:
params = model.make_params()

# now set starting values, boundaries, constraints
params['g1_center'].set(5, min=1, max=7)
params['g2_center'].set(8, min=5, max=10)   

# constrain sigma for 'g2' to be the same as for 'g1'
params['g2_sigma'].set(expr='g1_sigma')

# you could also do something like this:
params['g2_amplitude'].set(expr='g1_amplitude / 10.0')

# now you're ready to fit this model to some data:
result = model.fit(data, params, x=x)

【讨论】：

【解决方案2】：

我刚刚在这里找到了我自己的非常相似的问题的答案：

Scipy curve_fit bounds and conditions

我希望这会有所帮助，这些对我有帮助：

https://lmfit.github.io/lmfit-py/constraints.html

http://blog.danallan.com/projects/2013/model/

【讨论】：