我有一个很简单的问题。我一直在将一些统计分析代码从R转换为Python。到现在为止，我的表现还不错，但是我被困在这条线上：
nlsfit <- nls(N~pnorm(m, mean=mean, sd=sd),data=data4fit,start=list(mean=mu, sd=sig), control=list(maxiter=100,warnOnly = TRUE))
基本上，该程序正在计算适合一组数据的非线性最小二乘法，即“ nls”命令。在原始文本中，“波浪号”看起来像“ enye”，我不确定这是否有意义。
据我了解，Python中的pnorm等效于scipy.stats中的norm.cdf。我想知道的是，在调用pnorm函数之前，“波浪号/ enye”会做什么。 “ m”是预定义变量，而“ mean”和“ sd”则不是。
我还找到了一些代码，基本上是用Python复制nls：nls Python code，但是，由于发布日期（2013年），我想知道是否还有更新的等效代码，最好用Pyton 3编写
任何建议，谢谢！
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这最小化了
sum((N - pnorm(m, mean=mean, sd=sd))^2)
使用mean中指定的sd和start的起始值。它将最多执行100次迭代，并且在收敛之前终止的情况下将返回而不是发信号通知错误。
nls的第一个参数是R formula，它指定了代数，其中代字号（N）的左手边是因变量，而右边是函数参数（mean，sd）和用于预测它的数据（m）。
请注意，formula对象在R中没有固定的含义，而是每个函数都可以按其喜欢的任何方式解释它们。例如，formula使用的nls对象的解释与formula使用的lm对象的解释不同。在nls中，公式y ~ a + b * x用于指定线性回归，但在lm中，相同的回归将表示为y ~ x。
请参见?pnorm，?nls，?nls.control和?formula。