GaussianModel

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[lmfit] 23. basinhopping法によるフィッティング

データをガウス関数モデルでカーブフィッティングする際に、basinhopping法を用いた。色々なパラメータを変化させてフィッティングした時のデータをiter_cbを使って取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーションを作成した。これによって、各種パラメータがフィッティングに及ぼす影響を調べた。
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[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

データをガウス関数モデルによりカーブフィッティングする過程をiter_cbを使ってデータを取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーションとする方法について説明する。
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[lmfit] 20. 重み付き最小二乗法ガウシアンフィッティング

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、データを重み付きガウス分布関数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。
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[lmfit] 17. フィッティングして得られたパラメータをDataFrameに変換する

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によるカーブフィッティングで得られたパラメータをpandasのDataFrameに変換する方法について説明する。
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[lmfit] 8. フィッティングモデルの信頼区間を表示

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、フィッティングモデルの信頼区間を表示する方法について説明する。
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[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、ガウス関数の混合モデルでパラメータ設定の際にprefixを使い、簡便にカーブフィッティングする方法について説明する。
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[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

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でガウシアンフィッティングする方法について説明する。