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我对使用 python 进行数据分析以及使用 lmfit 进行非线性方程拟合有些陌生。我正在尝试模拟一个复杂的半解析函数，该函数描述污染物羽流在 1D 通道中随时间的运动。我正在使用 lmfit v0.9.3。我已经成功完成了 lmfit 教程中的几个示例，但似乎无法让我自己的模型正常工作。下面的脚本可以tsm_mod.fit()调用，但随后返回错误：

文件“C:\Anaconda\lib\site-packages\lmfit\model.py”，第 501 行，适合 params.values()] 中的 p

TypeError：“numpy.ndarray”对象不可调用

代码如下：

import numpy as np
import scipy as sp
import pandas as pd
from lmfit import Model

desmedt = pd.read_table('Directory\desmedt_test.txt',sep='\t')

x = desmedt['Times']
y = desmedt['Conc']

def tsm_intfunc(t,x,tau,u,k,alpha,beta,mass,ac):
    return((mass/(2*ac*(t*np.pi*k)**(1/2)))*np.exp(-((x-u*t)**2)/(4*k*t))*np.exp(-alpha*tau-alpha*(t-tau)/beta)
        *np.sqrt(beta*tau/(t-tau))*sp.special.iv(2*np.sqrt((alpha**2)*tau*(t-tau)/beta),1))

def tsm_desmedt(t,x,u,k,alpha,beta,mass,ac,nsteps):   
    dtau = t/nsteps
    cxt = (mass/(2*ac*np.sqrt(t*np.pi*k)))*np.exp(-((x-u*t)**2)/(4*k*t))*np.exp(-alpha*t)
    cxv = tsm_intfunc(t,x,0.00000001,u,k,alpha,beta,mass,ac)/2
    i = 1

    while (i<nsteps):
        cxv = cxv+tsm_intfunc(t,x,dtau*i,u,k,alpha,beta,mass,ac)/2
        i = i+1

    return cxt+(alpha/beta)*cxv*dtau

tsm_mod = Model(tsm_desmedt)
tsm_mod.set_param_hint('ac',value=18.2,vary=False)
tsm_mod.set_param_hint('alpha',value=1e-4)
tsm_mod.set_param_hint('beta',value=1e-1)
tsm_mod.set_param_hint('k',value=3)
tsm_mod.set_param_hint('mass',value=157100,vary=False)
tsm_mod.set_param_hint('nsteps',value=100,vary=False)
tsm_mod.set_param_hint('u',value=0.4)
tsm_mod.set_param_hint('x',value=4604,vary=False)

tsm_pars = tsm_mod.make_params()
tsm_fit = tsm_mod.fit(y,x,tsm_pars)

这可能是 lmfit 中的错误吗？或者，您认为我使用 lmfit 设置问题的方式有误吗？

编辑： 拟合中使用的数据如下：

时代

7787.628 8330.04 8640 8756.244 8988.696 9143.676 9337.392 9492.372 9724.86 9918.576 10034.784 10228.536 10383.516 10577.232 10770.948 11003.4 11119.644 11313.36 11468.34 11700.792 11855.772 12010.752 12204.468 12359.448 12630.672 12824.388 13173.084 13483.044 13793.004 14412.924 14955.336 15575.256 16195.14 17357.472

浓

0.00944669 0.0850202 0.236167 0.576248 1.00135 2.01215 2.84345 3.51417 4.53441 5.21457 5.59244 5.74359 5.88529 6.0081 5.75304 5.61134 5.20513 4.95007 4.41161 3.74089 3.46694 3.07962 2.80567 2.41835 2.1444 1.74764 1.47368 1.20918 0.935223 0.661269 0.406208 0.132254 0.11336 0.151147

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1 回答 1

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您的示例有点令人困惑，因为您的模型函数同时包含一个自变量t和一个变量x，并且在您的主程序中您调用了 times x。无论如何，你想要的电话是

tsm_fit = tsm_mod.fit(y, tsm_pars, t=x)

合身似乎效果不佳，但这似乎是一个单独的问题。

于 2016-04-30T19:35:08.037 回答