lmfit.minimize示例
时间: 2024-05-24 13:14:32 浏览: 14
lmfit是一个Python库,用于拟合和优化数据。它提供了几种不同的优化算法,如Levenberg-Marquardt算法和Nelder-Mead算法。下面是一个使用Levenberg-Marquardt算法进行优化的示例:
```python
import numpy as np
from lmfit import Model
# 定义拟合函数
def my_func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
# 生成模拟数据
x_data = np.linspace(0, 4, 50)
y_data = my_func(x_data, 2.5, 1.3, 0.5) + 0.2 * np.random.normal(size=len(x_data))
# 定义模型并进行拟合
model = Model(my_func)
result = model.fit(y_data, x=x_data, a=1, b=1, c=1)
# 输出拟合结果
print(result.fit_report())
```
在这个示例中,我们首先定义了一个函数my_func,它将被用于拟合。然后,我们生成一些模拟数据,并使用Model对象定义了一个模型。接下来,我们使用fit()方法对模型进行拟合,并打印出拟合结果。
在这个例子中,我们使用了默认的Levenberg-Marquardt算法进行优化。lmfit还提供了其他一些优化算法,可以通过设置fit()方法的method参数来指定。例如,要使用Nelder-Mead算法,可以这样做:
```python
result = model.fit(y_data, x=x_data, a=1, b=1, c=1, method='nelder')
```
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