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现在我切换到 leastsq，因为我还需要一些 curve_fit 无法提供的拟合优度估计。一切正常，但现在我错过了像“sigma”对 curve_fit 所做的那样权衡最小平方的可能性。
有没有人提供一些代码示例，说明我如何在 leastsq 中对最小二乘法进行加权？
谢谢，啄木鸟
最佳答案
我刚刚发现可以结合两全其美，并使用 full_output 选项从 curve_fit() 获得完整的 leastsq() 输出:
popt, pcov, infodict, errmsg, ier = curve_fit(func, xdata, ydata, sigma = SD, full_output = True)
这给了我 infodict，我可以用它来计算我所有的拟合优度，并让我同时使用 curve_fit 的 sigma 选项...
关于Python/Scipy - 将 optimize.curve_fit 的 sigma 实现到 optimize.leastsq，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16510227/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！