Question

我想编写一个曲线拟合脚本，使我可以修复以下形式的函数的参数：

def func(x, *p):
    assert len(p) % 2 == 0
    fval = 0
    for j in xrange(0, len(p), 2):
        fval += p[j]*np.exp(-p[j+1]*t)
    return fval

例如，假设我要p = [p1，p2，p3，p4]，并且我希望p2和p3为常数A和B（从4参数拟合变为2参数拟合）。我知道functools.partial不允许我这样做，这就是为什么我要编写自己的包装器。但是我这样做有点麻烦。这是我到目前为止的内容：

def fix_params(f, t, pars, fix_pars):
    # fix_pars = ((ind1, A), (ind2, B))
    new_pars = [None]*(len(pars) + len(fix_pars))
    for ind, fix in fix_pars:
        new_pars[ind] = fix
    for par in pars:
        for j, npar in enumerate(new_pars):
            if npar == None:
                new_pars[j] = par
                break
    assert None not in new_pars
    return f(t, *new_pars)

我认为与此有关的问题是，scipy.optimize.curve_fit不能与通过此类包装程序传递的函数一起很好地工作。我应该如何解决？

Answer 1

听起来像是您想做的事吗？在Python中，您可以使用内部函数来执行此操作。

示例：

// app.component.html
    <textarea id="ta"></textarea>

// app.component.ts

mymethod() {
  // $('#ta').append("this text was appended");
  // But I need to do the above without jQuery
}

通过这种方式，我们可以将x固定在函数x + y中。您也可以将其放入装饰器中。

这是某人为此写的博客文章： https://mtomassoli.wordpress.com/2012/03/18/currying-in-python/

关于什么将与外部库配合使用，此处的函数foo将返回一个函数。在Python中，函数是一流的对象。因此，您赋予返回的函数的任何内容都只会将其视为函数。

Answer 2

所以我认为我有一些可行的方法。也许有办法对此进行改进。

这是我的代码（没有所有异常处理）：

def func(x, *p):
    fval = 0
    for j in xrange(0, len(p), 2):
        fval += p[j]*np.exp(-p[j+1]*x)
    return fval

def fix_params(f, fix_pars):
    # fix_pars = ((1, A), (2, B))
    def new_func(x, *pars):
        new_pars = [None]*(len(pars) + len(fix_pars))
        for j, fp in fix_pars:
            new_pars[j] = fp
        for par in pars:
            for j, npar in enumerate(new_pars):
                if npar is None:
                    new_pars[j] = par
                    break
        return f(x, *new_pars)
    return new_func

p1 = [1, 0.5, 0.1, 1.2]
pfix = ((1, 0.5), (2, 0.1))
p2 = [1, 1.2]

new_func = fix_params(func, pfix)

x = np.arange(10)
dat1 = func(x, *p1)
dat2 = new_func(x, *p2)

if (dat1==dat2).all()
    print "ALL GOOD"

如何编写包装器以修复函数中的任意参数

2 个答案: