在lmfit中,可以通过设置参数fit_kws
中的plot
参数来控制是否显示拟合曲线。具体来说,可以将plot
参数设置为False
来禁止显示拟合曲线,或者设置为True
来显示拟合曲线。
以下是一个示例代码:
import lmfit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建模拟数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = 2 * np.sin(x) + 0.5 * np.random.randn(100)
# 定义拟合函数
def model(params, x):
A = params['A']
B = params['B']
C = params['C']
return A * np.sin(B * x) + C
# 创建参数对象
params = lmfit.Parameters()
params.add('A', value=1)
params.add('B', value=1)
params.add('C', value=1)
# 进行拟合
result = lmfit.minimize(model, params, args=(x,), kws={'fit_kws': {'plot': False}})
# 获取拟合结果
fit_params = result.params
# 显示拟合曲线
plt.plot(x, y, 'bo', label='data')
plt.plot(x, model(fit_params, x), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()
在上述代码中,fit_kws
参数被传递给lmfit.minimize
函数,其中plot
参数被设置为False
,因此拟合曲线不会被显示出来。如果将plot
参数设置为True
,则会显示拟合曲线。
lmfit是一个用于非线性最小二乘拟合的Python库,它提供了方便的工具和函数来进行参数估计和拟合曲线。lmfit库的优势在于其简单易用的API和丰富的功能,可以适用于各种拟合问题。
lmfit官方文档:https://lmfit.github.io/lmfit-py/
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