Question

我已经建立了一个模型来拟合一些数据，并在其中减去减法。它适合拟合，但当我明确评估模型时，得到奇怪的结果，并出现AttributeError：'Mul'对象没有属性'exp'。

问题似乎源于lambdify的工作方式，并且在评估包含非平凡功能（例如增强或幂运算）的模型时会发生。

import symfit as sf

a = sf.Parameter('a',1,0,2) #name, initial value, minimum, maximum
b = sf.Parameter('b',1,0,2)
c=sf.Parameter('c',1,0,2)
x, y = sf.variables('x, y')

model=sf.Model({y: a * (c - sf.exp((x) / b))})
model(1,a,b,c)
Out: Ans(y=a*(c + 1))

model=sf.Model({y: a * (1 - sf.exp((x-c) / b))})
model(1,a,b,c)
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-9-faba3b52b923>", line 1, in <module>
    model(1,a,b,c)

  File "C:\PortablePrograms\Python\WPy-3670\python-3.6.7.amd64\lib\site-packages\symfit\core\fit.py", line 334, in __call__
    return Ans(*self.eval_components(**bound_arguments.arguments))

  File "C:\PortablePrograms\Python\WPy-3670\python-3.6.7.amd64\lib\site-packages\symfit\core\fit.py", line 296, in eval_components
    return [expr(*args, **kwargs) for expr in self.numerical_components]

  File "C:\PortablePrograms\Python\WPy-3670\python-3.6.7.amd64\lib\site-packages\symfit\core\fit.py", line 296, in <listcomp>
    return [expr(*args, **kwargs) for expr in self.numerical_components]

  File "C:\PortablePrograms\Python\WPy-3670\python-3.6.7.amd64\lib\site-packages\sympy\utilities\lambdify.py", line 444, in wrapper
    return funcarg(*newargs, **kwargsx)

  File "<string>", line 1, in <lambda>

AttributeError: 'Mul' object has no attribute 'exp'

我希望使用参数的初始值或获得符号答案，但都不会。

因此，对于第一个模型，结果既是错误的又是不一致的，

Ans(y=a*(c-exp(1/b))

或

Ans(y=a*(c-1))

或者只是

Ans(y=0)

对于第二个模型，lambdify似乎无法解析该表达式。

使用sf.sqrt（）或sympy.exp（）时也是如此。我正在使用Symfit 0.4.6和Sympy 1.1.1在python 3.6.7和IPython 7.1.1中工作（因为Symfit不适用于更高版本的pip）。

我可以使用这两个模型来拟合数据，并使用最佳拟合参数评估模型，如此处的示例（https://pypi.org/project/symfit/）所示。线

yfit = model(x=xdata, **fit_result.params)[y]

除非更改为

，否则

也不起作用（在python 2.7、3.5和3.6上试用）

yfit = [model(x=x, **fit_result.params) for x in xdata]

Answer 1

在__DIR__ . '/../../mediservices/bootstrap/autoload.php'中调用Model意味着符号表达式将转换为lambda函数，即不再是符号的普通python函数。

在您的示例中，致电

symfit

相当于写作

sf.Model({y: a * (c - sf.exp((x) / b))})

请注意，符号指数现已更改为lambda x, a, b, c: a * (c - np.exp((x) / b))。从这个例子中，您可以看到一个模型不是用符号表达式来调用，而是用数字或数组来调用。

因此您的通话应更改为

numpy

如果需要在符号级别上进行操作，请继续直接使用model(x=1, a=1, b=1, c=1)中的表达式，该调用仅用于数字用途。

最后，文档中的示例假定xdata是一个数组，但是在示例中，它是一个列表。（应该由我更新）。

最后，请学习在python;）中喜欢关键字参数。以下是等效的：

Model

但只有一个是自我记录的：）。

用指数减法评估symfit模型时的AttributeError

1 个答案: