[lmfit] 26. 指数関数的に修正されたガウス分布モデルによるカーブフィッティング

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、データを指数関数的に修正されたガウス分布(EMG)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。

関数exp_gaussでデータを作成する。誤差関数には、scipyのspecial.erfcを用いた。作成したデータは下のようになる。

lmfit.models の ExponentialGaussianModelをモデル関数として用いる。

eg_mod.guess(y, x=x)により、初期値を推定する。

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

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

out.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。

out.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。