在我一直在努力的项目中，我一直在使用SciPy的 optimize.curve_fit（）功能，通过改变3个参数使曲线适合图形。其中一个参数（c）需要根据另一个参数（Mhalo）限制在限制范围内，如图here所示。
作为项目的下一步，我想改变这种关系，以便不是基于Mhalo在限制范围内改变c，如图中所示，c参数具有围绕Mhalo-c关系的对数正态分布。
当我尝试通过从 optimize.curve_fit（）函数中的变量中取c并在随后的函数中放入随机对数正态计算时，我试图这样做程序根本无法拟合曲线（可能是因为随机元素）。
有什么方法可以使用 optimize.curve_fit（）或Python中的其他函数来完成我在此描述的内容？
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这与I need a python function that can fit a curve within a parameter space有关。这不是一个重复。正如那里提到的那样，肯定有助于提供你正在尝试做的更多细节。发布示例代码，遵循https://stackoverflow.com/help/mcve中的指南。否则，我们真的不知道你想要做什么。
例如，我不知道我应该在图表中看到什么。类似于c和Mhalo是否适合参数？
正如前面的问题中所提到的，您可能会发现lmfit有帮助。它可以允许将一个参数定义为其他参数的简单（或可能不那么简单）数学表达式。例如，您可能想要做的是将c约束为Mhalo的某些函数加上一些具有有限边界的项。这可以在lmfit中完成，例如
from lmfit import Parameters
params = Parameters()
params.add('mhalo', value=100, vary=True)
params.add('c_offset', value=0, min=-1, max=1, vary=True)
params.add('c', expr='log10(mhalo) + c_offset')
这将允许mhalo自由变化，允许c_offset在范围内变化，并将c约束为这两个参数的函数，这意味着c可以适合度的变化但不独立于mhalo和c_offset。
这是你想做的事吗？真的，我不知道。要获得更具体的答案，您必须提出更具体的问题。