Question

我有一组（至少3条）曲线（xy-data）。对于每条曲线，参数E和T是恒定的但不同。我正在搜索系数a，n和m，以便在所有曲线上得到最佳拟合。

y= x/E + (a/n+1)*T^(n+1)*x^m

我尝试过curve_fit，但我不知道如何获取参数E和T. 函数f（参见curve_fit文档）。此外，我不确定我是否正确理解xdata。 Doc说：M长度序列或（k，M）形数组用于函数预测因子。什么是预测因子？由于ydata只有一个维度，我显然无法将多条曲线输入到例程中。

所以curve_fit可能是错误的方法，但我甚至不知道搜索正确的单词的神奇词汇。我不能成为第一个处理这个问题的人。

Answer 1

执行此操作的一种方法是使用scipy.optimize.leastsq代替（curve_fit是leastsq周围的便利包装器）。

将x数据堆叠在一个维度中;同上y数据。 3个单独数据集的长度甚至不重要;我们称他们为n1，n2和n3，以便您的新x和y形状为(n1+n2+n3,)。

在要优化的功能中，您可以在方便时拆分数据。它不是最好的功能，但这可能有效：

def function(x, E, T, a, n, m):
    return x/E + (a/n+1)*T^(n+1)*x^m

def leastsq_function(params, *args):
    a = params[0]
    n = params[1]
    m = params[2]
    x = args[0]
    y = args[1]
    E = args[2]
    T = args[3]
    n1, n2 = args[2]

    yfit = np.empty(x.shape)
    yfit[:n1] = function(x[:n1], E[0], T[0], a, n, m)
    yfit[n1:n2] = function(x[n1:n2], E[1], T[1], a, n, m)
    yfit[n2:] = function(x[n2:], E[2], T[2], a, n, m)

    return y - yfit


params0 = [a0, n0, m0]
args = (x, y, (E0, E1, E2), (T0, T1, T2), (n1, n1+n2))
result = scipy.optimize.leastsq(leastsq_function, params0, args=args)

我没有测试过这个，但这是原理。您现在正在将数据拆分为3个不同的调用要优化的函数。

请注意，scipy.optimize.leastsq只需要一个函数来返回您想要缩小的任何值，在这种情况下，实际y数据与拟合函数数据之间的差异。 leastsq中的实际重要变量是您要适合的参数，而不是x和y数据。后者作为额外的参数传递，连同三个独立数据集的大小（我没有使用n3，为了方便，我已经完成了与n1+n2的一些操作;请记住{{1} n1 n2和leastsq_function是局部变量，而不是原始变量。

因为这是一个难以适应的功能（例如，它可能没有平滑的衍生物），所以

非常重要

提供良好的起始值（params0，因此所有...0值）。
没有跨越数量级的数据或参数。一切都在1左右（几个数量级当然可以），越好。

Answer 2

谢谢你们，我发现这很有用。如果有人想要这个问题的通用解决方案，我写了一个深受上述片段启发的方法：

import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq

def multiple_reg(x, y, f, const, params0, **kwargs):
    """Do same non-linear regression on multiple curves
    """

    def leastsq_func(params, *args):
        x, y = args[:2]
        const = args[2:]
        yfit = []
        for i in range(len(x)):
            yfit = np.append(yfit, f(x[i],*const[i],*params))
        return y-yfit

    # turn const into 2d-array if 1d is given
    const = np.asarray(const)
    if len(const.shape) < 2:
        const = np.atleast_2d(const).T

    # ensure that y is flat and x is nested
    if hasattr(y[0], "__len__"):
        y = [item for sublist in y for item in sublist]
    if not hasattr(x[0], "__len__"):
        x = np.tile(x, (len(const), 1))
    x_ = [item for sublist in x for item in sublist]
    assert len(x_) == len(y)

    # collect all arguments in a tuple
    y = np.asarray(y)
    args=[x,y] + list(const)
    args=tuple(args)   #doesn't work if args is a list!!

    return leastsq(leastsq_func, params0, args=args, **kwargs)

此函数接受不同长度的 xs 和 ys，因为它们存储在嵌套列表中而不是 numpy ndarrays 中。对于此线程中呈现的特定情况，可以像这样使用该函数：

def fit(x,T,A,n,m):
    return A/(n+1.0)*np.power(T,(n+1.0))*np.power(x,m)

# prepare dataset with some noise
params0 = [0.001, 1.01, -0.8]
Ts = [10, 50]

x = np.linspace(10, 100, 100)
y = np.empty((len(Ts), len(x)))
for i in range(len(Ts)):
    y[i] = fit(x, Ts[i], *params) + np.random.uniform(0, 0.01, size=len(x))

# do regression
opt_params, _ = multiple_reg(x, y, fit, Ts, params0)

通过绘制数据和回归线来验证回归

import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(len(Ts)):
    plt.scatter(x, y[i], label=f"T={Ts[i]}")
    plt.plot(x, fit(x, Ts[i], *opt_params), '--k')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

Answer 3

感谢Evert的回复。

正是我需要知道的事情!!

正如你所建议的那样，我尽可能地简化了这个功能。然而，任务是找到一组A，m，n以适合所有曲线。所以我的代码看起来像这样：

import numpy
import math
from scipy.optimize import leastsq

#+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
def fit(x,T,A,n,m):
  return A/(n+1.0)*math.pow(T,(n+1.0))*numpy.power(x,m)
#+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
def leastsq_func(params, *args):
  cc=args[0]   #number of curves
  incs=args[1] #number of points 
  x=args[2]
  y=args[3]
  T=args[4:]

  A=params[0]
  n=params[1]
  m=params[2]

  yfit=numpy.empty(x.shape)
  for i in range(cc):
    v=i*incs
    b=(i+1)*incs
    if b<cc:
     yfit[v:b]=fit(x[v:b],T[i],A,n,m)
    else:
     yfit[v:]=fit(x[v:],T[i],A,n,m)

  return y-yfit
#+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
Ts  =[10,100,1000,10000]    #4 T-values for 4 curves
incs=10                     #10 datapoints in each curve
x=["measured data"]   #all 40 x-values
y=["measrued data"]   #all 40 y-values
x=numpy.array(x)   
y=numpy.array(y)   

params0=[0.001,1.01,-0.8]   #parameter guess

args=[len(Ts),incs,x,y]
for c in Ts:
  args.append(c) 
args=tuple(args)   #doesn't work if args is a list!!

result=leastsq(leastsq_func, params0, args=args)

像钟表一样工作。

起初我将Ts放在params0列表中，然后就是在迭代期间修改导致无意义的结果。很明显，如果你考虑一下。之后; - ）

所以，Vielen Dank！学家

用scipy拟合多条参数曲线

3 个答案: