scipy 如何在Python中找到其中一个参数具有对数正态分布的曲线的最佳拟合

wtlkbnrh 于 12个月前发布在 Python

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在我一直在做的一个项目中，我一直在使用SciPy的**optimize.curve_fit（）函数，通过改变3个参数来拟合曲线。其中一个参数（c）需要根据另一个参数（Mhalo）限制在限制范围内，如图here所示。
作为项目的下一步，我想改变这个关系，这样c参数就不会在基于Mhalo的限制内变化，如图所示，c参数在Mhalo-c关系周围具有对数正态分布。
当我试图通过将c从optimize.curve_fit（）函数中的变量中取出，并将随机对数正态计算放在我要拟合的函数中来实现这一点时，程序根本无法拟合曲线（可能是因为随机元素）。
有没有什么方法可以实现我在这里描述的，使用optimize.curve_fit（）**或Python中的其他函数？

scipy

来源：https://stackoverflow.com/questions/49390940/how-can-i-find-the-best-fit-of-a-curve-where-one-of-the-parameters-has-a-lognorm

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5lhxktic1#

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这与我需要一个可以在参数空间内拟合曲线的Python函数有关。它不完全是重复的。
c和Mhalo是否为拟合参数？
在前面的问题中也提到过，您可能会发现lmfit很有帮助。（或者可能不那么简单）其他参数的数学表达式。例如，你可能想把c约束为Mhalo的某个函数加上某个有有限界的项，这可能在lmfit中完成这种东西

from lmfit import Parameters

 params = Parameters()
 params.add('mhalo', value=100, vary=True)
 params.add('c_offset', value=0, min=-1, max=1, vary=True) 

 params.add('c', expr='log10(mhalo) + c_offset')

字符串
这将允许mhalo自由变化，允许c_offset在范围内变化，并将c约束为这两个参数的函数，这意味着c可以在拟合中变化，但不能独立于mhalo和c_offset。

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