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LMFIT:Python的非线性最小二乘最小化和曲线拟合

集成说明研究软件键盘_双箭头_右软件2014年9月21日出版商：泽诺多

作者：马修·纽维尔（Matthew Newville）；蒂尔·斯坦茨基；丹尼尔·艾伦（Daniel B.Allen）。；安东尼诺·英加吉奥拉（Antonino Ingargiola）；

数字对象标识：10.5281/zenodo.11813

LMFIT:Python的非线性最小二乘最小化和曲线拟合

- 总结
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- 韵律学

摘要

Lmfit为Python的非线性优化和曲线拟合问题提供了高级接口。Lmfit建立在scipy.optimize.leastsq（）的Levenberg-Marquardt算法上，但也支持scipy.aptimize中的大多数优化方法。它有许多有用的增强功能，包括：使用Parameter对象代替普通浮点作为变量。参数的值可以在拟合中变化、固定、有上限和/或下限。它甚至可以具有受其他参数值的代数表达式约束的值。易于更改拟合算法。一旦建立了拟合模型，就可以在不改变目标函数的情况下改变拟合算法。改进了置信区间的估计。虽然scipy.optimize.leastsq（）将自动从协方差矩阵中计算不确定性和相关性，但lmfit还具有明确探索参数空间的功能，以确定置信水平，即使在最困难的情况下也是如此。改进了Model类的曲线填充。这扩展了scipy.optimize.curve_fit（）的功能，允许您将为数据建模的函数转换为一个python类，帮助您将数据参数化并与该模型匹配。其中包括许多用于常见线型的预构建模型，可以随时使用。lmfit包是使用MIT许可证的自由软件

关键词

python，曲线拟合，非线性最小二乘优化

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