问题标签 [symfit]

我有以下由变量参数化的优化代码n。

我想将它用于更大的值，n但我不知道如何更改线条

而且constraints要应付一个任意大的n。

该代码正在使用symfit库。该链接显示了如何使用的示例以及parameters文档的链接。

怎么能做到这一点？

考虑以下简单的优化问题。

这给出了最佳值：

适用于 fit0 和 fit2。两者的总运行时间约为 3 秒。BasinHopping 使用 567 次迭代。

现在让我们简单地记录目标函数。所以我们有：

而不是model =上面的行。这应该给出完全相同的结果，并且 fit2 确实有效并且需要大约 1 秒。但是，会发生以下情况：

fit0（即 BasinHopping）需要 110137 次迭代和 7 分钟来计算最优值。

这里出了什么问题？

我有几个非常适合 vonMises 分布的数据集。我正在寻找一种适合所有共享mu但不同的方法，kappas而不关心垃圾箱的选择。

当一个人只想拟合一个模型时，这是非常简单的：scipy 这里使用原始数据进行拟合。symfit但是我一直在使用orlmfit或在某些帖子（here和here ）中寻找全局拟合，并且在所有情况下我们都必须指定 x 坐标和 y 坐标，这意味着之前必须为分布选择一些 bin 大小.

这是仅针对两个数据集的一些人工数据，可以用作我需要的示例，尽管使用scipy. （请注意，我不需要关心垃圾箱的选择）。

如果有人可以提供帮助，我会很高兴，在此先感谢。任何答案或评论将不胜感激。

我正在使用 pandas 读取 .csv 文件。然后，我从数据框中获取 x 和 y 对，并用于对数据symfit执行全局拟合。我是熊猫数据框和symfit. 我当前的概念验证代码适用于两个数据集，但我想以一种适用于从原始文件导入的许多数据集的方式编写它，这些数据集.csv将始终采用相同的格式——列将总是成对的x和y格式的值x1, y1, x2, y2,等。

我可以遍历数据框并提取单个数组x1, y1, x2, y2,等吗？这是否违背了使用数据框的目的？

从这里我将 X 和 Y 传递给一个包含 symfit 模型和拟合函数的类。我不认为我可以连接 X 和 Y；我需要它们保持独立，因此 symfit 将为每个数据集拟合单独的曲线（具有四个共享参数）。

下面是我正在使用的模型。我可能会破坏 symfit 的语法。我仍在学习 symfit，但到目前为止一切都很好。这种拟合适用于两个数据集，我能够提取拟合参数并稍后绘制结果。

问题总结：我可以同时安装多达 10 个 x,y 对。是否有一种干净的方法来遍历数据帧，这样我就可以避免对传递给 symfit 的 x 和 y 数组进行硬编码？

我正在尝试将 2 个图表拟合到 2 个共享参数的不同函数中。函数相当复杂，涉及 atan、ln 和分数。Symfit 似乎为这种拟合提供了功能，但这种拟合遇到了

RuntimeWarning：在 sqrt return np.sqrt(self.variance(param)) 中遇到无效值

并且没有完成。

是否有另一个拟合函数在数值上更有效，或者是否有一个 scipy 函数可以实现相同的功能？

虽然以下代码片段非常简单，因为可以快速发现并解决除以零（奇点），但它应该说明问题。相同的问题（除以零或可能为负根）也可能出现在标准中。开发。计算。使用许多参数，找到这些问题点变得更加复杂。

我希望拟合能够为我提供拟合参数。我假设，拟合运行到一个奇点。好的，我通过排除一些拟合变量 x 来避免被零除。然而，这需要检查拟合函数。我仍然想知道，是否存在一些软件包解决方案。

我正在建立一个计算机视觉项目来检测和处理 GFP 蛋白质。我不断收到关于我的文件不是 Tiff 图像和字节错误的错误。我不太明白他们的意思，也没有在网上找到任何关于它的信息。

我已经确保文件路径正确，并尝试将文件更改为 Tiff 格式。现在在 Finder 上，它说它是 TIFF 图像，但仍然给出错误。

错误信息：

我试图了解如何使用 symfit 来拟合一些数据，然后运行下一个示例：

从这个页面：https://symfit.readthedocs.io/en/stable/fitting_types.html我收到下一个错误：

AttributeError：“Derivative”对象没有属性“derivative_count”

这个例子有什么问题？

我想使用symfit对具有共享变量的数据集进行全局拟合。我有一个 numpy 数组xdata，它对于所有ydata_i也是 numpy 数组的数据集都很常见。

按照文档中的示例a 可以设置变量、参数和模型，但我无法设置拟合： fit = Fit(model, x_1=xdata_1, x_2=xdata_2, ..., y_1=ydata_1, y_2=ydata_2, ...)

对于少数数据集，我可以手动编写代码或复制/粘贴它，但我有数百个数据集，我希望我可以避免手动输入代码。我尝试使用列表[xdata, ydata_1, ydata2, ...]或[xdata, ydata_1, xdata, ydata2, ...]数组，但这似乎不是正确的方法。

有谁知道ordered_data的结构/类型应该是什么样子。谢谢

我正在尝试编写一个代码，用于使用 symfit 模块同时拟合两个具有两个不同方程和一些共享参数的数据集。在这里显示太复杂了，所以我用相同的命令显示另一个代码并且更简单。在这里，我尝试用线性函数拟合一系列数据，但斜率呈高斯分布。这是代码：

`

这就是我得到这个错误的原因“NameError: name 'DiracDelta' is not defined”

安装 symfit 库时出现错误。

我在 cmd 中使用 pip3 来安装库。

这是cmd中的错误：

我还安装了依赖项

sympy, numpy, scipy