使用 lmfit 未定义的参数

Question

我正在尝试使用给定的数据将曲线拟合到下面的等式中。等式Rate=k*Concentration^n。我遇到了麻烦，因为安装时的n是-6的，这是不可能的，所以我试图在min=0设置一个界限。但是，我收到一个未定义的术语参数错误。任何帮助将非常感谢。

from IPython import get_ipython 
get_ipython().magic('reset -sf')
import numpy as np
from lmfit import Model
import matplotlib.pyplot as plt

# Homework Problem #2 
Time = np.array ([0, 48, 76, 124, 204, 238, 289])
Concentration =np.array ([19.04, 17.6, 16.9, 15.8, 14.41, 13.94, 13.37])
# Rate Determination 
Rate=Concentration/Time 

# Model Definition 
def rateEq(Concentration, k, n):
return k*(Concentration)**n
# Model creation
model=Model(rateEq)
# Parameters
params = parameters()
params.add(k=0.001)
params.add(n=0.001)
par.set(min=0)

# Data Fit v
result=model.fit(Rate, params, Concentration=Concentration)
# Print and Plot Results 
print(result.fit_report())
result.plot_fit()

Answer 1

parameters是未定义的，因为您没有在任何地方定义它。你把它用作params = parameters()，可能意味着一个函数调用，但你没有定义或导入该函数。 同样，par是未定义的，因为您没有在任何地方定义它。

你几乎肯定想要

from lmfit import Model, Parameters # explicitly import Parameters
params = Parameters() # note the capitalization
params.add('k', value=0.001)
params.add('n', value=0.001)

不太清楚的(因为我无法猜测par是什么) 是你是否愿意

params['k'].min = 0

或

params['n'].min = 0

另外，作为警告：由于您的time[0]为 0，因此您的Rate[0]将是无限的，这将在运行适合时造成麻烦。