使用 scipy.optimize.curve_fit 传递其他参数？答案

【问题标题】：Passing additional arguments using scipy.optimize.curve_fit?使用 scipy.optimize.curve_fit 传递其他参数？
【发布时间】：2012-05-02 06:55:59
【问题描述】：

我正在用 Python 编写一个程序，它将高斯和洛伦兹形状拟合到一些给定的共振数据。我最初开始使用scipy.optimize.leastsq，但在难以从协方差矩阵中检索优化参数中的错误后改为使用optimize.curve_fit。

我已经定义了一个函数来拟合高斯和洛伦兹的总和：

def mix(x,*p):
    ng = numg
    p1 = p[:3*ng]
    p2 = p[3*ng:]
    a = sumarray(gaussian(x,p1),lorentzian(x,p2))
    return a

其中p 是拟合参数的初始猜测数组。这是使用curve_fit 调用它的实例：

leastsq,covar = opt.curve_fit(mix,energy,intensity,inputtot)

目前numg（高斯形状的数量）是一个全局变量。有什么方法可以将它作为额外的参数合并到curve_fit 中，就像leastsq 一样？

【问题讨论】：

标签： python scipy

【解决方案1】：

python 的伟大之处在于您可以定义返回其他函数的函数，尝试柯里化：

def make_mix(numg): 
    def mix(x, *p): 
        ng = numg
        p1 = p[:3*ng]
        p2 = p[3*ng:]
        a = sumarray(gaussian(x,p1),lorentzian(x,p2))
        return a
    return mix

然后

leastsq, covar = opt.curve_fit(make_mix(numg),energy,intensity,inputtot)

【讨论】：