lmfit [lmfit] 23. basinhopping法によるフィッティング
lmfitライブラリのbasinhopping法を用いたガウス関数モデルのカーブフィッティングに関する解説。フィッティング過程をmatplotlibでアニメーション化し、パラメータが結果に与える影響を視覚的に分析した実践的なPythonプログラミング例。
GaussianModel
lmfit 
lmfit [lmfit] 22. ガウス関数モデルによるフィッティング過程をiter_cbで可視化
lmfitライブラリを使用してガウス関数モデルによるカーブフィッティングの過程を可視化する方法について解説。iter_cb関数を活用してフィッティング中のデータを取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーション化する手順を紹介します。
lmfit [lmfit] 20. 重み付き最小二乗法によるガウシアンフィッティング
lmfitを使用した重み付き最小二乗法によるガウシアンフィッティングの実践的な手法を解説。データ点に不確かさがある場合の適切なフィッティング方法とパラメータ推定の精度向上について詳細に説明します。
lmfit [lmfit] 17. フィッティングパラメータをPandas DataFrameに変換する方法
lmfitを使ったフィッティング結果のパラメータをPandas DataFrameに変換する方法を解説。モデルパラメータの整理、可視化、統計分析を効率化し、複数フィッティング結果の比較を容易にする技術を紹介。
lmfit [lmfit] 8. フィッティングモデルの信頼区間を表示
lmfitライブラリを使用したフィッティングモデルの信頼区間の表示方法について解説します。非線形最小二乗法によるカーブフィットの結果に対する信頼性評価と視覚化の手法を紹介します。
lmfit [lmfit] 5. 混合モデルによるカーブフィッティング(prefixの使い方)
lmfitライブラリを使用した混合モデルによるカーブフィッティングの手法と、prefixを活用したパラメータ管理について解説します。複数の関数を組み合わせたモデル作成方法、パラメータ名の重複を避ける方法、そして実際のコード例を通じて実装手順を示します。
lmfit [lmfit] 1. lmfitによる非線形最小２乗ガウシアンフィッティング
Pythonライブラリlmfitを使った非線形最小二乗法によるガウシアンフィッティングの実装方法を解説。Scipy.optimize.curve_fitと比較しながら、パラメータ管理や制約設定などlmfitの優位性について詳しく説明します。