[lmfit] 17. lmfitフィッティングパラメータをPandas DataFrameに変換する方法

はじめに

lmfitを使ったカーブフィッティングでは、結果のパラメータを効率的に管理・分析するためにPandas DataFrameに変換すると便利です。この記事では、その具体的な方法について解説します。

yデータは、default_rng()を用いてrngを初期化し、rng.normal()でガウス分布に従う10,000個のデータを生成してヒストグラム化することで準備しました。xとyの関係は以下の図のようになります。

lmfit.models の GaussianModelをモデル関数として用います。

model.guess(y, x=x)を使用して、上図のデータをsin関数モデルで近似するためのフィッティングパラメータの初期値を推定します。得られるパラメータ(params)は以下のようになります。

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

result.plot_fit()を使用するとデータとフィッティングカーブが表示されます。しかし、これではただの折れ線グラフのように見えるため、フィッティングパラメータを取得し、より細かいステップでガウス分布曲線を描画します。

フィッティングで得られたパラメータはresult.paramsで見ることができます。

これをvaluesdictによって、順序つき辞書に変換します。

辞書型データをDataFrameに変換するには、pd.DataFrame.from_dict()メソッドを使用します。

以下のようなDataFrameが得られます。