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我在实验室使用仪器测量了以下数据。由于仪器根据直径将不同尺寸的颗粒收集到容器中,因此测量结果本质上是“分级”的:
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
from lmfit import models
y = np.array([196, 486, 968, 2262, 3321, 4203, 15072, 46789, 95201, 303494, 421484, 327507, 138931, 27973])
bins = np.array([0.0150, 0.0306, 0.0548, 0.0944, 0.1540, 0.2560, 0.3830, 0.6050, 0.9510, 1.6400, 2.4800, 3.6700, 5.3800, 9.9100, 15])
bin_width=np.diff(bins)
x_plot = np.add(bins[:-1],np.divide(bin_width,2))
x=x_plot
y=y
此处绘制的是数据的外观。在 x 尺度单位中,有一种模式约为 0.1,另一种模式约为 2。
在这个研究领域内,通常将“多模态”对数正态分布拟合到此类数据:鉴于此,我使用 LMFIT 拟合了 2 附近的众数:
model = models.LognormalModel()
params = model.make_params(center=1.5, sigma=0.6, amplitude=2214337)
result = model.fit(y, params, x=x)
print(result.fit_report())
plt.plot(x, y, label='data')
plt.plot(x, result.best_fit, label='fit')
plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
plt.legend()
plt.show()
正如预期的那样,这会很好地拟合 2 左右的第二模式。我的问题是,我该如何拟合 0.1 左右的第二模式(本质上,两种模式的总和应该适合数据)?我意识到也可以说三种模式会更好,但我认为一旦我了解了如何使用两种模式,添加第三种模式应该是微不足道的。
最佳答案
lmfit.Models
可以添加在一起,如下所示:
model = (models.LognormalModel(prefix='p1_') +
models.LognormalModel(prefix='p2_') +
models.LognormalModel(prefix='p3_') )
params = model.make_params(p1_center=0.3, p1_sigma=0.2, p1_amplitude=1e4,
p2_center=1.0, p2_sigma=0.4, p2_amplitude=1e6,
p3_center=1.5, p3_sigma=0.6, p3_amplitude=2e7)
在复合模型中,模型的每个组件都有自己的“前缀”(任何字符串),该前缀位于参数名称前面。拟合后您可以获得模型组件的字典:
components = result.eval_components()
# {'p1_': Array, 'p2_': Array, 'p3_': Array}
for compname, comp in components.keys():
plt.plot(x, comp, label=compname)
为了拟合在半对数或双对数图上表示的数据,您可以考虑将模型拟合到 log(y)
。否则,在 y
值非常低时,拟合对失拟合不会非常敏感。
请注意,lmfit
模型和参数支持边界。您可能想要或发现需要放置诸如
params['p1_amplitude'].min = 0
params['p1_sigma'].min = 0
params['p1_center'].max = 0.5
params['p3_center'].min = 1.0
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