如何设置一个参数的最大值，使其依赖于lmfit中另一个参数的值？
在lmfit中，可以通过使用参数的set_expr方法来设置一个参数的最大值，使其依赖于另一个参数的值。set_expr方法允许使用数学表达式来定义参数之间的关系。
具体步骤如下：
- 导入必要的库和模块：
import lmfit- 创建参数对象：
params = lmfit.Parameters()- 添加需要的参数到参数对象中，并设置初始值和最大值：
params.add('param1', value=1.0, max=10.0)
params.add('param2', value=2.0)- 使用
set_expr方法设置参数param1的最大值依赖于参数param2的值：
params['param1'].set_expr('10 - param2')在这个例子中，参数param1的最大值被设置为10 - param2，即参数param2的值减去10。
这样，当使用lmfit进行参数拟合时，参数param1的最大值将根据参数param2的值动态调整。
lmfit是一个用于非线性最小二乘拟合的Python库，它提供了一种方便的方式来定义和优化参数。lmfit支持多种拟合方法和约束条件，可以灵活地应用于各种科学和工程问题中。
lmfit官方文档：https://lmfit.github.io/lmfit-py/
lmfit相关的腾讯云产品和产品介绍链接地址暂无。
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在一个多峰拟合中，我打算根据第一个峰值的值约束第二个峰值参数的解空间。特别是，我希望第二次的振幅参数永远不会大于第一次的振幅。
我在lmfit网站上读过关于“使用不平等约束”的文章，我觉得这种方法应该是可能的，但我对它的理解还不足以让它发挥作用。
import lmfit
GaussianA = lmfit.models.GaussianModel(prefix='A_')
pars = GaussianA.make_params()
GaussianB = lmfit.models.GaussianModel(prefix='B_')
pars.update(
浏览 0提问于2019-07-26得票数 0
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我目前正在对来自DMA测试(流变学)的几个数据进行非线性拟合。对于我目前正在处理的数据，程序可以工作，但我希望程序在某种程度上具有灵活性，即曲线拟合的起始参数取决于数据的输入。有没有办法确定这一点？ 也许是蒙特卡罗方法，但我不知道从哪里开始。 这是我的代码，提前谢谢！ def calc_gmm(dframe):
array_omega = np.array(dframe['Angular Frequency']).flatten()
array_G_storage = np.array(dframe['Storage Modulus']).fl
浏览 27提问于2021-04-19得票数 0
1回答
我要回答的问题如下：
d1=-1/b1*log((p1*t-a1)/c1)
d2=-1/b2*log((p2*t-a2)/c2)
d3=-1/b3*log((p3*t-a3)/c3)
其中a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3,p1,p2,p3是已知的，理论上是d1=d2=d3>0，所以我试图找到适当的t来最小化(d1-d2)^2+(d2-d3)^2+(d3-d1)^2。我试着使用lmfit来实现它，但是不知道如何施加像d>0这样的限制，日志中的内容大于0，即(p*t-a)/c>0。，就我而言，我不知道该怎么做。有人能帮忙吗？非常感谢。
浏览 2提问于2019-11-28得票数 0
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import lmfit
import numpy as np
import pandas as pd
def test_func(x, a, b):
model = a* np.exp(-b*np.array(x))
return model
df = pd.read_excel("esti.xlsx", usecols=["altezza", "err_altezza", "Icorrente", "err_I"])
x_var = df["altezza"].
浏览 1提问于2022-02-09得票数 0
我尝试使用lmfit包中的标准定义函数(洛伦兹和高斯)来拟合数据。该程序对某些数据集工作得很好，但对于另一个数据集，它无法拟合，因为初始值似乎不正确。有没有什么算法可以从数据集中提取初始值，并进行一些迭代，以找到最佳拟合？ 我尝试了一些常用的方法，比如强力算法，但结果并不令人满意，而且耗费了大量的时间。
浏览 42提问于2019-05-22得票数 0
我可以选择将边界添加到sio.curve_fit。有没有办法扩展这个涉及参数函数的边界特性？换句话说，假设我有一个带有两个或更多未知常量的任意函数。然后假设我知道所有这些常量的总和小于10，有没有办法实现最后一个约束呢？
import numpy as np
import scipy.optimize as sio
def f(x, a, b, c):
return a*x**2 + b*x + c
x = np.linspace(0, 100, 101)
y = 2*x**2 + 3*x + 4
popt, pcov = sio.curve_fit(f, x, y, \
浏览 0提问于2016-07-13得票数 9
关于包中的参数，我有两个问题。
1.
是否有方法预置自定义模型的参数值？
例如：
def my_cust(x,A,b):
return A*x + b
def gaussian(x, amp, cen, wid):
return (1.2345*amp/(sqrt(2*pi)*wid)) * exp(-(x-cen)**2 /wid)
mod = Model(my_cust) + Model(gaussian)
pars = mod.make_params(A=11.78,b=25,amp=2000,cen=109.5,wid=17) #initialize all the
浏览 0提问于2017-04-13得票数 1
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我有2列31行的熊猫数据。我想要绘制这个x，y数据，并将它们拟合成一个包含4个参数的复杂函数。这个函数看起来像这样。函数必须是0
# Data:
T,p = df["T"], df["p"] #31 rows
# known constants: a,b,Ta,c0,x
def c(T,v,VP,a=...,b=...,Ta=...,c0=...):
c = c0 + a*(T-Ta) + b*t_r(T)**v/(t_r(T)**v-K(T,VP))
return c
# t_r and K are other functions
浏览 6提问于2022-11-14得票数 0
我一直在寻找一种从MATLAB中的数据中创建剂量响应曲线的方法。到目前为止，我一直在运行从doseResponse下载的函数。然而，我一直难以生成一条符合我的数据的乙状结肠曲线。通过运行下面的代码，我得到了下面的错误并生成了下面的图表。我还把我的数据上传到谷歌驱动器。有人知道我怎么解决这个问题吗？或者有没有人知道有更好的方法来产生剂量反应曲线？谢谢。
代码
doseResponse(drug_conc,resp_vals)
xlabel('5HT Dose (nm)','FontSize',20)
ylabel('Normalized Response
浏览 4提问于2022-07-16得票数 1
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我注意到可以使用min、max和/or约束LMFIT中的参数，并使用表达式。我想知道是否有一种方法可以使用表达式来约束参数，使其遵循由均值和标准差定义的正态分布。例如，我的一个参数介于-3000和5000之间，如果我将它们指定为最小值和最大值，优化器会将它们视为相同的可能性(一致)，但我希望它考虑的值与平均值相去甚远(即正常)。谢谢。
浏览 1提问于2018-03-01得票数 1
2回答
我正在使用LMFIT将分段多项式拟合到正弦波的第一个象限。我希望能够在多项式输出上添加约束-而不是在其参数上。例如，我希望确保输出是>= 0和<= 1.0 (当然，这只影响下面代码中的第一段和最后一段)。另一个用例是，如果我想让多项式通过一些特定的(x，y)精确点。
我知道使用np.polyfit可能会更好，但最终我希望添加更多的非线性约束，并且LMFIT框架更加灵活。
import numpy as np
from lmfit.models import LinearModel
#split sine wave in 4 segments with 1024 points
ns
浏览 26提问于2021-03-02得票数 0
当我试图拟合一些数据时，我遇到了一个问题。我犯了一些错误，所以我回到了lmfit图书馆的基本知识。我试着用曲线拟合一个简单的例子，我也遇到了同样的问题。
import numpy
from lmfit import Model, Parameters
x = numpy.arange(1,20)
y = numpy.arange(1,20)*2
def funTE(x, coeff0, coeff1):
return x * coeff0 + coeff1
model = Model(funTE, independent_vars=['x'], param_nam
浏览 6提问于2021-05-06得票数 0
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我有一个由100x100个数据点组成的数组，我试图对数组中每列的100个值执行高斯拟合。然后，我希望通过使用第一列的拟合找到的高斯参数作为下一列要使用的起始点的初始参数。假设我从初始参数1000、0和1开始，拟合得到值800、3和1.5。然后，我希望fitter使用这三个参数作为下一列的初始值。
我的代码是：
x = np.linspace(-50,50,100)
Gauss_Model = models.Gaussian1D(amplitude = 1000., mean = 0, stddev = 1.)
Fitting_Model = fitting.LevMarLSQFitter()
浏览 91提问于2018-06-13得票数 0
我是iPython新手，需要解决一个具体的曲线拟合问题，我有这个概念，但我的编程知识还太有限。我有实验数据(x, y)来拟合有四个系数(a,b,c,d)的方程(曲线拟合)，我想将其中一个系数(例如a)固定到一个特定的值，并将我的实验数据(非线性最小二乘)进行修正。系数b、c和d不独立于另一个系数，这意味着它们是由一个方程组联系起来的。
使用curve_fit或lmfit更合适吗？
我是从curve_fit:开始的
def fitfunc(x,a,b,c,d):
return a+b*x+c/x+log10(x)*d
popt, fitcov = curve_fit(fitfunc, x
浏览 2提问于2014-06-13得票数 0
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我有以下函数，我需要使用最小二乘法来最小化(我使用的是lmfit)。
y = a * exp(-x/b) + c
例如，我有以下数据：
profitlist = [-10000, 100.00, 1000.00, 100000.00, 1000000.00]
utilitylist = [0, 0.2, 0.4, 0.6, 1]
App返回以下错误：
ValueError: NaN values detected in your input data or the output of your objective/model function - fitting algorithms cann
浏览 0提问于2021-11-02得票数 0
1回答
我想使用lmfit将我的部分数据与python配合起来(这不是必须的！)。我希望有要拟合的数据的动态范围，这意味着有两个拟合参数来定义要拟合的数据部分(让我们称之为下限和上界)。原因是我有很多数据集。在每个拟合范围中，我不能定义一个模型来拟合整个数据范围。另一方面，我不能遍历每个数据集并定义拟合范围。这是完全可能的吗？我考虑将脉冲函数乘以我的模型，这也会影响原始数据。尽管据我所知，我不能告诉lmfit将其与数据相乘。所以我想不出来了！ ?
浏览 35提问于2019-02-11得票数 0
1回答
我有以下功能：
def function(self, params, x):
a = params["a"]
b = params["b"]
c = params["c"]
return a * np.exp(-x/b) + c
我目前的残差是：
def residual(self, params, x, y):
return (y - self.function(params, x))**2
参数：
a = needs to be negative
b = nee
浏览 4提问于2021-11-05得票数 0
我正在尝试用Python库lmfit来拟合数据。在数据中，有两个高斯函数，第二个函数(LO)比第一个函数(TO)高。守则如下：
TOmod = GaussianModel(prefix="TO_")
LOmod = GaussianModel(prefix="LO_")
TOmod.set_param_hint('TO_center', min = 265, max = 270)
TOmod.set_param_hint('TO_amplitude', min = 3e3, max = 7e3)
TOmod.set_param_h
浏览 2提问于2017-04-15得票数 0
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在使用lmfit最小化时，我如何修复错误代码“函数返回的数组在两次调用之间改变了大小”？
请在下面找到我的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import lmfit as lf
#model needs to be fitted
x0 = 75
def func(params, x, Tsky):
A = params['amp']
w = params['width']
t = params['thickness']
v0 = params['mid_
浏览 3提问于2019-07-10得票数 1
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2回答
我想要适合在图像中的2D形状。在过去，我已经在Python语言中使用lmfit并将2D函数/数据包装到1D中，成功地做到了这一点。在这种情况下，2D模型是一个平滑函数(具有高斯轮廓的环)。现在我正在尝试做同样的事情，但是使用了一个“非平滑函数”，它并没有像预期的那样工作。 这就是我想要做的(猜测和拟合是一样的)： ? 我故意改变了猜测的参数，以便轻松地查看它是否按预期移动，但什么也没有发生。 我注意到，如果我使用2D高斯，而不是瑞士国旗，这是一个平滑的函数，它可以很好地工作(参见下面的MWE )： ? 所以我猜这个问题与瑞士国旗功能不平滑有关。我试图通过添加高斯滤波器(模糊)
浏览 42提问于2020-12-26得票数 1
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我想开发一个幂律模型使用lmfit (或另一个库)。是否有任何方法可以应用约束或绑定到模型，以便它必须通过特定的数据点(exp )。(1，2)
plm = models.PowerLawModel()
params = plm.guess(y_data, x=x_data)
result = plm.fit(y_data, params, x=x_data, )
const = round(result.best_values['amplitude'], 3)
exp = round(result.best_values['exponent'], 3)
bes
浏览 6提问于2022-02-11得票数 0
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2回答
我使用python lmfit模块来拟合多个高斯。我想要的是把一个参数加到另一个数学表达式中，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...)
我想要的是联系参数，例如。那个A1=2/2。有办法用lmfit包吗？
浏览 2提问于2017-08-24得票数 0
1回答
我试图使用LMFIT来拟合y~a (x-x0)^b + d形式的幂律模型。我使用了不包括参数x0的内置模型：
数据
x = [57924.223, 57925.339, 57928.226, 57929.22 , 57930.222, 57931.323, 57933.205,
57935.302, 57939.28 , 57951.282]
y = [14455.95775513, 13838.7702847 , 11857.5599917 , 11418.98888834, 11017.30612092,
10905.00155524, 10392.55775922, 10193.
浏览 3提问于2022-07-25得票数 0
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我正在使用用户定义的模型函数来使用lmfit来拟合数据集。然而，我似乎不能固定一些参数的功能，所以他们不会改变在拟合的阿尔戈。我已经使用了来自其他线程以及文档的注释，并且看不到问题：
import numpy as np
from lmfit import Model
data = np.loadtxt('impedance.txt')
w = data[:, 0]
y1 = data[:, 1]
y2 = data[:, 2]
z = y1/y2
f = w/(2.*np.pi)
#model function to be fitted on
def Ztot(f, R
浏览 4提问于2022-10-12得票数 0
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我正在使用lmfit将我的数据与高斯人相匹配。有三件事我想说明: 1)理解在lmfit中如何计算错误，2)如何将我自己计算的错误包含在lmfit中，3)如何在fit中绘制错误。
def gaussian(x, amp, cen, fwhm):
return + amp * np.exp(-(x - cen) ** 2 / (2 * (fwhm / 2.35482) ** 2))
def gaussian_fit(x,y,guess=[1,0,0,5],varies=[True,True,True,True]):
c = 299792458 #m/s
gmod = Model
浏览 0提问于2019-06-02得票数 1
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2回答
lmfit Minimizer是建立在scipy.optimize之上的。所以, import lmfit
params = lmfit.Parameters()
params.add('param', ...)
result = lmfit.minimize(fcn, params, method="least_squares") 调用scipy.optimize.least_squares。其中，后者输出OptimizeResult.jac中的雅可比矩阵。但是，当我使用lmfit时，我也可以访问Jacobian吗，或者该信息是否丢失了？
浏览 14提问于2020-03-31得票数 1
我正在为其中一位客户做一项微服务.
客户端请求主体包含{Group : A, SomeProp: ABC}。
从服务器端:在服务器中，每个组都有映射。例:A组为1,2,3,4组，B组为3,4,5,6,7,8组，等等。现在，服务器应该将请求拆分为
-> 1
-> 2
-> 3，ABC等等.现在，所有零碎的请求都应该并行处理，并通过acqtivemq发送响应。关键是，在服务器端，一个请求将被分割成多个请求，并需要异步处理它们。目前，我正在使用线程池来管理它。令人痛苦的是，在重负载/更多请求期间，延迟时间非常长，而且进程使用率也在逐渐增加。
如何在springboot微服务中有效地
浏览 0提问于2019-06-15得票数 0
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我想使用lmfit来拟合我的数据。 我使用的函数只有一个参数features。features的内容会不同(列和值都不一样)，所以我不能初始化参数。 我试图创建一个数据帧作为here，但我不能使用guess方法，因为这是针对LorentzianModel的，而我只想使用Model。 import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import lmfit
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df = {'a': [0
浏览 7提问于2020-07-10得票数 0
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2回答
我想使用(库比蒂诺)滑块，你可以在1-1000000之间选择一个数字。对于每个里程碑，我将显示另一个文本。(1-10、10-100、100-1000等)因为在开始的时候，步长更短，我希望滑块不是那么灵敏，最后，我不会在意每步100步。就像它应该是指数级的。有谁知道如何做到这一点吗？非常感谢!
浏览 2提问于2020-06-16得票数 2
1回答
我有两组数据，一个是x轴，另一个是y轴。
我想用Lmfit对这些数据进行拟合，使用以下Lèvy发行版的定义。
我对c参数有一个限制，这意味着它必须大于零。
下面是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lmfit import Model
from lmfit import Parameters
def Levy(x, c, m):
sq = np.sqrt(c/(2*np.pi))
ex = np.exp(-c/(2*(x-m)))
den = (x-m)**(3/2)
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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我一直在寻找带有约束的Python曲线拟合。其中一个选项是使用模块，另一个选项是使用强制执行约束。在下面的代码中，我尝试将a+b=3.6作为约束强制执行。换句话说，在我的例子中，y=3.6 (当x=1和x总是>=1时)。
import numpy as np
import scipy.optimize as sio
def func(x, a, b, c):
return a+b*x**c
x = [1, 2, 4, 8, 16]
y = [3.6, 3.96, 4.31, 5.217, 6.842]
lb = np.ones(3, dtype=float)
ub = np.o
浏览 2提问于2021-05-18得票数 2
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我正在创建一个概率的统一向量，增加一个区域的权重，再一次转换为概率。我想通过拟合曲线上的beta分布来平滑曲线。我不能使用stats.beta.fit，因为我没有从这些概率中画出任何图，只有曲线的脚手架。
如何将来自scipy.stats 的函数配置为使用 scipy.optimize.curve_fit**?** --如果可能的话，我不想把它限制在beta发行版上。是否有一种将这些转换为可以最小化以优化参数集的形式的通用方法？
本质上，我在寻找最适合于特定分布(在本例中是beta)的曲线的参数集。
有什么想法吗？
# Uniform probabilities
n = 10
x = np.l
浏览 0提问于2018-05-04得票数 1
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我正在尝试使用lmfit，但是参数得到了零星的结果：
import numpy as np
import scipy.stats as sp
from scipy.optimize import curve_fit
from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_fit
x = [0.01,
0.02,
0.03,
0.04,
0.05,
0.06,
0.07,
0.08,
0.09,
0.1,
0.2,
0.3,
0.4,
0.5,
0.6,
0.7,
0.8,
0.9,
0.99999999,]
#some param
浏览 1提问于2018-01-01得票数 0
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1回答
我遇到了相当多的问题，试图在表格单元格中对齐两个标签：
问题是，我需要这两个标签(区域是可点击的)集中在他们的细胞内。我似乎只能得到以布局为中心的一个或另一个。
这是不是太期待自费了？
浏览 3提问于2015-02-10得票数 0
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作为Python的相对初学者，我正在努力理解(并因此使用) scipy.optimize中的"curve_fit“
我尝试了以下对前面问题的回答：和，但不幸的是没有运气让它工作。
这是一个工程问题(处理来自测试平台的测量数据)，因此我知道公式的格式是Y=(X/A)+(X/B)^(1/C)，其中A，B，C是需要找到的常量
当前代码
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
valY_list = [yyy1,yyy2,yyy3,yyy4]
valX_list = [xxx1,xxx2,xxx3,xxx4]
val_
浏览 1提问于2018-05-25得票数 2
在多项式logistic回归中，我们使用了一组协变量(x1，x2，.预测离散变量y的值，例如，可以采用“结果a”、“结果b”和“结果c”的值。在R中，最常用的拟合多项式逻辑的方法是在nnet包下使用multinom函数。
在运行model <- multinom(outcome ~ x1 + x2 + x3, data=data)时，summary(model)总是将每个结果的估计合并在一起：
Coefficients:
(Intercept) x1 x2 x3
outcome b
浏览 2提问于2017-06-19得票数 0
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符号模型函数传递嗨！由于我的符号函数，我卡在了我的附件里，请告诉我这个问题是如何解决的。这是我的代码，我需要传递两个independent_var，分别是xCl和XI，以及一个is参数：
import numpy as np
import lmfit
import sympy as sp
anion = {'I': 1, 'Cl': 1}
xa = {'xI': 0.2, 'xCl': 0.3}
xCl = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
xI = [0.3, 0.4, 0.5, 0
浏览 4提问于2022-07-28得票数 0
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遮罩背景图像
、、、
我有一个BackGroundImage是"image1.png“和另一个图像"image2.png”。我有一个UIslider..。当我移动滑块时，背景图像必须消失。如何实现它？
浏览 1提问于2012-11-19得票数 0
优秀的lmfit软件包允许运行非线性回归。它可以报告两个不同的conf间隔--一个基于协方差矩阵，另一个使用基于F检验的更复杂的技术。详细信息可以在医生上找到。我想要理解他的推理背后的这种技术的深度。我应该读到哪些主题？注:我有足够的统计知识。
浏览 0提问于2015-05-16得票数 2
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我试图遵循从linux用户空间(arecord/aplay)到内核驱动程序的参数设置路径。让我们以一个记录-周期大小为例。
这一切都是从set_params函数的aplay.c开始的。
if (period_time > 0)
err = snd_pcm_hw_params_set_period_time_near(handle, params, &period_time, 0);
else
err = snd_pcm_hw_params_set_period_size_near(handle, params, &period_frames, 0);
函数
浏览 0提问于2019-05-26得票数 1
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我有参数字典，这些参数的数目未知(来自其他函数)，我在字典中循环，将其组件添加到lmfit模型中，如下所示：
from lmfit import Parameters
fit_params = Parameters()
for params_name in dict.keys():
current_param = dict[param_name]
fit_params.add(param_name)
我想将表达式添加到每个参数中
fit_params[param_name].set(expr = 'some_expression_in_function_of_x'
浏览 0提问于2017-01-18得票数 0
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我正试图用lmfit将一些模型与我的数据相匹配。见下文的“妇女权利公约”：
import lmfit
import numpy as np
def lm(params, x):
slope = params['slope']
interc = params['interc']
return interc + slope * x
def lm_min(params, x, data):
y = lm(params, x)
return data - y
x = np.linspace(0,100,1000)
y =
浏览 3提问于2019-11-06得票数 0
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几周前我刚刚学习了python，目前我在将数据拟合到给定函数时遇到了问题。我尝试了不同的方法来拟合我的数据，但我总是得到错误的RuntimeWarning:无效值，或者类似的东西(比如除以零)。我定义了要放入以下python函数中的函数： def pval(x, A_0, n_0, E_0, a_troe, T_3, T_1, T_2,):#depending on the method 'p' insted of the parameters i.e: pval(x,p)
#A_0, n_0, E_0, a_troe, T_3, T_1, T_2 = p[0:7]
A_
浏览 105提问于2019-09-07得票数 0
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我正在尝试用MiGLayout创建一个网格，该网格是在其子节点上强制的。这意味着，如果我插入一个子网格位置(1,1)和网格的大小是10%！这个孩子不能更大，不能和其他细胞重叠。必须缩小孩子以适应网格单元格。
到目前为止，这就是我所拥有的：
new MigPane("", "[5%!][20%!][5%!][65%!][5%!]", "[45%!][50%!][5%!]");
现在，我在Grid 1 1中插入一个大组件(无法控制的图片)，如下所示：
migPane.add(myImageView, "cell 1 1, width 100%
浏览 5提问于2012-03-11得票数 1
下面是参数置信区间的LMFIT实现的链接：这里是我正在使用的代码：
import lmfit
import numpy as np
# x = np.linspace(1, 10, 250)
# np.random.seed(0)
# y = 1. -np.exp(-(x)/10.) + 0.1*np.random.randn(len(x))
pars = lmfit.Parameters()
pars.add_many(('n', 1.), ('tau', 3.))
# def residual(pars,data=None):
def r
浏览 4提问于2015-10-21得票数 0
1回答
我有一个简单的服务器和一个使用python的客户端脚本，但是我不知道我们到底在用代码做什么。谨请你详细说明以下几行的含义和作用：
server.py
import socket
s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
host = "127.0.0.1"
port = 1234
s.bind((host,port))
那么，我们通过套接字对象s.bind()做什么呢？绑定是什么意思？
s.listen(1)
现在我们倾听的是联系，但是倾听的论点意味着什么？它被设置为最大5。这个数字的目的是什么？
c,addr
浏览 1提问于2018-03-03得票数 0
在我一直从事的一个项目中，我一直在使用SciPy的optimize.curve_fit()函数来通过改变3个参数来拟合曲线到一个图。其中一个参数(c)需要被限制在基于另一个参数(Mhalo)的范围内，就像您在图中看到的那样。
作为项目的下一步，我想改变这个关系，这样，与其在基于Mhalo的范围内改变c(如图中所示)，c参数在Mhalo关系周围有一个对数正态分布。
当我尝试将c从optimize.curve_fit()函数中的变量中取出来并将随机对数正态分布计算放到我正在拟合的函数中时，程序根本无法拟合一条曲线(大概是因为随机元素)。
我是否可以使用optimize.curve_fit()或在P
浏览 1提问于2018-03-20得票数 0
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我正在尝试使用文档网站中的lmfit来完成一个示例：
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_fit, Minimizer, conf_interval, conf_interval2d, printfunc
浏览 0提问于2016-01-19得票数 1
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当逼近(负)指数函数时，lmfit的指数模型是如何工作的？
以下代码试图遵循，但未能提供正确的结果：
mod = lmfit.models.ExponentialModel()
pars = mod.guess([1, 0.5], x=[0, 1])
out = mod.fit([1, 0.5], pars, x=[0, 1])
out.eval(x=0) # result is 0.74999998273811308, should be 1
out.eval(x=1) # result is 0.75000001066995159, should be 0.5
浏览 1提问于2017-12-12得票数 1
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我正在使用Apache Commons cli。我使用OptionBuilder创建了不同的选项：
final Option name = OptionBuilder.withArgName().hasArgs().withDescription()
.withLongOpt()
我的问题是，我希望一个选项有固定数量的参数。如果用户传递的参数较少或较多，则应抛出异常。
对于其他选项，我希望设置允许的最小和最大参数数量。
我如何才能做到这一点？
浏览 27提问于2014-04-29得票数 1
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