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我目前正在尝试使用scipy.optimize
中的leastsq方法计算一个函数来拟合一些数据点。
我正在寻找的函数类似于f(x) = A * cos(b*x + c)
,其中A、b、c是我想知道的参数。
到目前为止我的代码是:
def residuals(p, y, x):
A, b, c = p
err = y - A * cos(b * x + c)
return err
x = arange(-8, 9)
y = [0.060662282, 0.25381372, 0.357635814, 0.610186219, 0.689421037, 0.987387563,
1.062490593, 1.09941534, 1.04789242, 1.05323342, 0.947636751, 0.929896615, 0.758757134, 0.572468578,
0.422551093, 0.25694886, 0.029750763]
# The true parameters
A, b, c = 1.1, 0.2, 0.01
y_true = A * cos(b * x + c)
y_meas = array(y)
# initial guess
p0 = [1.0, 0.1, 0.05]
array(p0)
plsq = optimization.leastsq(residuals, p0, args=(y_meas, x))
print plsq[0]
按要求返回:
[1.07861728 0.19353103 0.00361659]
这很好用,但我希望使用这些参数计算的函数f(x) = A * cos(b * x + c)
优于每个数据点。换句话说,我想要所有数据点 (xdata; ydata) 的 f(xdata_i) > ydata_i
。
如果err > 0
,我已经尝试在残差函数中返回一个大值,即1.e6
。但leastsq函数似乎不理解它,并为我返回了一条无法理解的错误消息。
最佳答案
一种方法是从头开始将您的问题表述为约束优化问题,并通过例如 scipy.optimize.minimize 来解决它。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import minimize
# data set
x = np.arange(-8, 9)
y = np.array([0.060662282, 0.25381372, 0.357635814, 0.610186219, 0.689421037, 0.987387563,
1.062490593, 1.09941534, 1.04789242, 1.05323342, 0.947636751, 0.929896615, 0.758757134, 0.572468578,
0.422551093, 0.25694886, 0.029750763])
# define the LS fit as the objective function
def obj(z):
a, b, c = z
return (np.abs(y - a * np.cos(b * x + c))**2).sum()
# define constraint that the fit should be larger than the samples
def constraint(z):
a, b, c = z
return a * np.cos(b * x + c) - y
# required input for 'minimize' function
cons = ({'type': 'ineq', 'fun': constraint},)
z0 = (0,0,0) # provide an initial estimate of the parameters
sol = minimize(obj, z0, constraints = cons)
A_opt, b_opt, c_opt = sol.x
print (A_opt, b_opt, c_opt)
#plot fit
x_range = np.linspace(-8,9,100)
plt.plot(x,y,'o')
plt.plot(x_range, A_opt * np.cos(b_opt * x_range + c_opt) )
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