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我注意到scipy.optimize.curve_fit和 scipy.optimize.differential_evolution在拟合给定值方面工作得很好，但这些函数不允许对参数进行约束。我正在寻找 python 中的替代方案来优化我的问题，它允许约束参数，并且可以比 scipy.optimize.minimize 更好地拟合给定的曲线/值。 .
最佳答案
您可能会发现lmfit有用。该模块是许多 scipy.optimized 例程(包括 leastsq、 Differential_evolution、大多数缩放器最小化器)的包装器，它用 Parameter 替换所有变量code> 对象可以是固定的或自由的，应用了边界，或者被约束为其他参数的数学表达式，所有这些都独立于用于解决最小化问题的方法。还有一个 Model 类支持许多曲线拟合问题，并支持改进参数置信区间的分析。
只要小心一点，就可以应用不等式约束，正如在 http://lmfit.github.io/lmfit-py/constraints.html#using-inequality-constraints .
关于python - scipy.optimize.minimize 约束优化的替代方案？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41233910/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！