[Scipy.Optimize.leastsq]관련해서 질문드립니다.

Question

안녕하세요. 최근 파이썬가지고 공부하는 학생입니다.이번에 구글링하다 본 How can I fit a good Lorentzian on python using scipy.optimize.curve_fit?소스코드를 통해 curve_fitting을 해보려고 하는데 궁금한게 생겨서 여쭤봅니다. 아래와 같이 코드를 짰는데 여기서 fitting parameter에 해당하는 popt값에 0을 포함한 양수인 경우만 사용해 Fitting이 이루어지도록 하려고 합니다.(현재 작성된 코드는 popt에 음수가 포함되어서 나옵니다.)이 경우, 어디에 어떻게 코드를 추가해야 하나요?Fitting하는 데이터는 다음과 같습니다.Epsilon2_Siliconimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsqdef lorentzian( w, w0, w_p, gam ): return w * gam * pow(w_p,2) / ( (w*gam)**2 &#43; ( pow(w,2) - pow(w0,2) )**2) def multi_lorentz( x, params ): off &#61; params[0] paramsRest &#61; params[1:] assert not ( len( paramsRest ) % 3 ) #0,1,2면 assert error 발생 return off &#43; sum( [ lorentzian( x, *paramsRest[ i : i&#43;3 ] ) for i in range( 0, len( paramsRest ), 3 ) ] ) def res_multi_lorentz( params, xData, yData ): diff &#61; [ multi_lorentz( x, params ) - y for x, y in zip( xData, yData ) ] return diffxData, yData &#61; np.loadtxt('E2_Silicon.dat', unpack&#61;True )xData&#61;xData[2400:] yData&#61;yData[2400:]generalWidth &#61; 1yDataLoc &#61; yData startValues &#61; [ min( yData ) ] counter &#61; 0while max( yDataLoc ) - min( yDataLoc ) >1: counter &#43;&#61; 1 if counter > 20: ### max 20 peak...emergency break to avoid infinite loop break maxP &#61; np.argmax( yDataLoc ) maxY &#61; yData[ maxP ] x0 &#61; xData[ maxP ] startValues &#43;&#61; [ x0, np.sqrt(maxY*x0), generalWidth ] popt, ier &#61; leastsq( res_multi_lorentz, startValues, args&#61;( xData, yData ), maxfev&#61;6000 ) yDataLoc &#61; [ y - multi_lorentz( x, popt ) for x,y in zip( xData, yData ) ] #if ier repeated 6 times, find 6 set of lorentzian parameters print(popt) testData &#61; [ multi_lorentz(x, popt ) for x in xData ]

[Scipy.Optimize.leastsq]관련해서 질문드립니다.

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