[SciPy] 9. フィッティング範囲をipywidgetsでインタラクティブに変化させてcurve_fit

はじめに
コード
解説
参考

はじめに

scipy.optimizeのcurve_fitで行うカーブフィットのフィッティング範囲をipywidgetsのIntRangeSliderで調整して、インタラクティブにカーブフィットした例を紹介する。

コード

解説

モジュールのインポート

jupyterlabで動かすので、%matplotlib widgetとする。

バージョン

関数の定義とデータの作成

funcで2次関数を定義して、xデータと適当な値を入れてyデータを作成する。
yデータの最初の２つと最後の２つについては、値を変えておく。
図示すると以下のようになる。

curve_fitをする

定義した関数とデータと初期値をcurve_fitに渡すことで、係数が求まる。得られた係数poptをfuncに入れて近似データy_cfを生成する。
データと近似データを表示すると下図のようになる。最初と最後のデータの影響で近似曲線とデータの間にズレが見られる。

interactiveとIntRangeSliderでフィッティング範囲を調整

def plot(x_range):はIntRangeSliderを動かした時に実行される。
IntRangeSliderでインデックスを選択するようにして、それらの値は、x_range[0],x_range[1]で得ることができる。
選択したインデックスの範囲でカーブフィットを行い、l.set_ydata(y_cf)で近似曲線を表示する。
データの選択範囲はわかりやすいように黄色丸で表示されるようにした。
タイトルにはcurve_fitで求めた係数の値を式で表示した。
IntRangeSliderを表示し、有効化するには、w = interactive(plot, x_range=x_range)としてwを実行すれば以下のグラフが表示される。