LMFIT - 来自 Fitfunction 的 Extrackt 变量

Question

我写了一个简短的代码来适应来自光学发射规范的光谱。 因此，我将VoigtModel安装到Peak中，将LinearModel安装到backgrund中。 像这样：

mod=VoigtModel()
pars = mod.guess(y, x=x)
out = mod.fit(y, pars, x=x)`

和

mod=LinearModel() 
pars = mod.guess(y, x=x)
func=mod.fit(y,pars,x=x)`

现在我想计算线性函数和voigt峰值函数之间的面积。有谁知道该怎么做。 我的想法是重建功能并执行集成。但是我不知道如何从 fit_report((中提取变量(斜率、截距、伽马、西格玛,...(？ 感谢 BR 数学

Answer 1

我不完全确定你要什么，但这里有一些你可以从拟合结果中提取的东西out或func(这是一个奇怪的名称来给出拟合结果，但没关系(：

模型结果具有：

• params：最佳拟合参数的有序字典。 键是参数名称，值是具有value、stderr、max、min、correl等属性的lmfit.Parameter对象。

• best_values ：一个简单的字典，参数名称作为键，最佳拟合值作为值。

• best_fit：最佳拟合模型的数组。

有关结果的更多属性，请参阅 http://lmfit.github.io/lmfit-py/model.html#modelresult-attributes

所以，可能你想要的是这样的：

for parname, param in out.params.items():
    print("%s = %f +/- %f " % (parname, param.value, param.stderr))

这基本上就是fit_report方法的作用。