Numpy: 将元组作为scipy.optimize.curve_fit的输入参数

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy将元组作为scipy.optimize.curve_fit的输入参数。

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scipy.optimize.curve_fit的基本使用方法

scipy.optimize.curve_fit是一个非线性拟合函数，可用于拟合任何函数，只要输入的函数可以实现它。这个函数可以被用来拟合实验数据的非线性模型。scipy.optimize.curve_fit的基本用法如下：

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

xdata = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)
ydata = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)

plt.plot(xdata, ydata, 'b-', label='data')
plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

上述代码中，我们定义了func函数，我们希望使用scipy.optimize.curve_fit来对它进行非线性拟合。我们生成了xdata用于拟合，并且给ydata增加了一些随机的“噪音”，以便更符合实际情况。最后，我们使用curve_fit函数来拟合数据，并将结果保存在 popt 和 pcov 变量中。

将元组作为输入参数

如果我们的输入参数有多个，我们可以将它们作为一个元组传递给函数。假设我们有如下的输入参数：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.randn(len(x)) * 0.1

我们可以将它们作为一个元组传递给函数：

def func(x, a, b, c):
    return a * np.sin(b * x) + c

p0 = [1, 1, 1]
popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0=p0)

如果我们希望使用一个长度为N的列表来作为输入参数，我们可以使用 *args 进行传递：

def funcN(x, *args):
    a = args[0]
    b = args[1]
    c = args[2:]
    res = a
    for i in range(len(c)):
        res += c[i] * np.sin((i+2) * b * x)
    return res

p0N = [1, 1] + [1 for i in range(5)]
poptN, pcovN = curve_fit(funcN, x, y, p0=p0N)

其中，我们将前两个参数作为单独的变量 a 和 b 传递给函数，将剩余的参数作为 args 列表传递给函数。在函数体内，我们可以引用所有的参数，包括 a、b和 *args 中的每一个元素。这里，我们使用了一个for循环来生成args列表中的多个sin函数。