Scipy 拟合向量中的参数

【问题标题】：Scipy fitting with parameters in a vectorScipy 拟合向量中的参数
【发布时间】：2019-03-13 09:56:50
【问题描述】：

据我所知，Scipy curve_fit 函数明确接受拟合参数。例如，在拟合多项式时：

def func(x, c0, c1, c2):
    return c0 + c1 * x + c2 * x**2

是否有可能通过向量定义参数的方法（可能是另一个等效函数）？例如：

def func(x, C):
    y = 0.0
    for i, ci in enumerate(C):
        y += ci * x**i
    return y

我试图用 24 个参数拟合一个复杂的函数，而显式定义参数是相当痛苦的。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的，这是可能的，但您必须事先知道参数的数量（您似乎知道）。

例子：

from scipy.optimize import curve_fit

def func(x, *C):
    y = sum(c * x ** n for n, c in enumerate(C))
    return y

但是，您需要在对curve_fit 的调用中指定p0 参数；在这种情况下，由于您知道您有 24 个参数，如果您对它们的值有一个初始猜测，您可以传递一个包含 24 个值的数组。如果没有，您可以使用np.ones(24)。

【讨论】：