Scipy Curve_fit. 多个参数的分离边界。

Question

我正在使用Scipy将我的数据拟合到一个函数。该函数会给出2个参数的值，这里是a和b。我想使用bound参数来限制这些参数可以取的值，它们各自都有一定范围内可接受的值。

可接受的值：15 < a < 50 和 0.05 < b < 0.2

我想知道如何实现它们。官方文档仅展示了如何对1个参数进行设定。这个问题与 Python曲线拟合库允许我为参数分配边界类似。该问题也仅解决了1个参数的边界问题。

以下是我尝试过的：

def Ebfit(x,a,b):
    Eb_mean = a*(0.0256/kt)                         # Eb at bake temperature
    Eb_sigma = b*Eb_mean
    Foursigma =  4*Eb_sigma
    Eb_a = np.linspace(Eb_mean-Foursigma,Eb_mean+Foursigma,N_Device)
    dEb = Eb_a[1] - Eb_a[0]
    pdfEb_a = spys.norm.pdf(Eb_a,Eb_mean,Eb_sigma)

    ## Retention Time

    DMom = np.zeros(len(x),float)
    tau = (1/f0)*np.exp(Eb_a)
    for bb in range(len(x)):
        DMom[bb]= (1 - 2*(sum(pdfEb_a*(1 - np.exp(np.divide(-x[bb],tau))))*dEb))
    return DMom

time = datafile['time'][0:501]
Moment = datafile['25Oe'][0:501]

params,extras = curve_fit(Ebfit,time,Moment, p0=[20,0.1], bounds=[(15,50),(0.05,0.2)])

我还尝试了以下变化，以查看括号是否是问题：

 params,extras = curve_fit(Ebfit,time,Moment, p0=[20,0.1], bounds=[[15,50],[0.02,0.2]])
 params,extras = curve_fit(Ebfit,time,Moment, p0=[20,0.1], bounds=((15,50),(0.02,0.2)))

但是我对所有这些变化都得到同样的错误

值错误: 每个下限必须严格小于每个上限。

仅适用于单个界限，例如:

params,extras = curve_fit(Ebfit,time,Moment, p0=[20,0.1], bounds=[0,50])

非常感谢您的帮助。

谢谢！

- xplodnow

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curve_fit.bounds文档的哪些部分不清楚，以至于您不明白如何操作？请注意，文档中提到的是“2- tuple数组”，因此您可能需要将内部列表更改为元组。 - user707650

@Evert 嘿，是的，我也试过了。但我仍然得到相同的错误。我已经编辑了问题并包含了我尝试过的内容。 - xplodnow

Answer 1

bounds=[[0,50],[0,0.3]]) 表示第二个参数大于50但小于0.3。同时，第一个参数固定为零。

格式为 bounds=(下限, 上限)。

- ev-br

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啊，我明白你的意思了。所以应该是：bounds = [[15,0.05],[50,0.2]]。 - xplodnow

Answer 2

根据@ev-br的建议，我尝试了对bounds参数进行以下更改，效果非常好。

bounds=[[15,0.02],[50,0.2]]

所以最终，应该给出如下论点：

 bounds=[[a1,b1],[a2,b2]]

其中a1是a的下限，a2是a的上限。对于b也是如此。

- xplodnow