[lmfit] 10. 線形モデルによるカーブフィッティング

lmfit

はじめに

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、lmfitでデータを線形モデルによりカーブフィッティングする方法について説明する。

コード

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解説

モジュールのインポートなど

バージョン

データの生成

rng = default_rng()とし、rng.random(10)でランダムデータを作成しyデータのノイズとする。xとyの関係を図で示すと以下のようになる。

モデルの定義

lmfit.modelsLinearModelをモデル関数として用いる。

初期パタメータの推定

model.guess(y, x=x)により、上図のデータを線形近似するためのフィッティングパラメータについて、初期値を推定する。パラメータ(params)は以下のようになる。

カーブフィット

model.fit(y, params, x=x)により、カーブフィッティングを実行する。

フィッティング結果の表示

print(result.fit_report())により、フィッティングの結果を見ることができる。

result.plot_fit()によりデータとフィッティングカーブが表示される。

result.plot()とすることで残差とともにフィッティング結果が表示される。

参考

Non-Linear Least-Squares Minimization and Curve-Fitting for Python — Non-Linear Least-Squares Minimization and Curve-Fitting for Python
Random Generator — NumPy v1.20 Manual

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