Python学习笔记3 - 最优化

1. lmfit

manual of lmfit online

lmfit source codes in github

1.Model模块

函数的第一个参量默认自变量independent_vars，之后的参量默认为参数param_names。调用func.param_names，返回参数的名字。若要为参数赋值，需使用make_params，调用方式为使用keyword arguments

2.minimize函数

fcn：要minimize的函数。方法为leastsq和least_squares时要求形式为数组。其他方法下任意。

params：要fit的参数，形式为Parameters中的字典形式。

method：寻找minimize残差的参数的方法，默认为leastsq

args与kwargs：可选，常用用法为传递计算残差所需的其他数据，如因变量、数据的不确定度，以及计算模型所需的其他数据结构

func（params，args，kws）

args与kws：应与minimize中的args和kwargs一致

返回：最优化参数结果，与一些goodness-of-fit的统计量

2.scipy.optimize

scipy.optimize

1.scipy.optimize.leastsq

scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)

2.scipy.optimize.least_squares

3..scipy.optimize.curve_fit