FittingWithOutlierRemoval

class astropy.modeling.fitting.FittingWithOutlierRemoval(fitter, outlier_func, niter=3, **outlier_kwargs)

ベースクラス: object

このクラスは異常値除去技術とフィッティング過程を組み合わせている。基本的に、最大反復回数が与えられた場合 niter 異常値を除去し、新しい異常値が見つからないまで、各反復に対して適合を実行する。 niter もう連絡が取れました。

パラメータ

クランプ工. ： Fitterクランプ工.

Astropy Fitterのいずれかの例、すなわちLinearLSQFitter、LevMarLSQFitter、SLSQPLSQFitter、SimplexLSQFitter、JointFitterである。モデル集合適合については，これはマスクの入力データ(Fitterクラス属性に示すように)を理解しなければならない. supports_masked_input ）。

outlier_func呼び戻すことができる

異常値を除去するための関数である。もしこれが1つ受け入れたら axis パラメータ、例えば numpy 関数は、モデルセットに適合するときに適切な値を自動的に提供する(中で覆われない限り)。 outlier_kwargs )は、各モデルのクラスタ外値をそれぞれ調べるために行われ、そうでなければ、同じフィルタリングをモデル上で循環的に実行しなければならず、これはほぼ1桁遅い。

niter形が整っていて、オプションです

最大反復回数。

outlier_kwargsDICT、オプション

OUTLIER_FUNCのキーワードパラメータ。

属性

fit_infoディクト！

♪the fit_info パッケージの最後の繰り返しから始めます fitter 最近の発作で。キーワード付きの項目も追加されます niter これは，実際に実行されたフィッティング繰返し回数(ユーザが指定した最大値に対する)を記録している.

方法要約

__call__ \(モデル，x，y[, z, weights] )

パラメータ

方法文書

__call__(model, x, y, z=None, weights=None, **kwargs)

パラメータ

型番 ： FittableModelFittableModel

提供されたデータの解析モデルに適合する.これはまた、最適化アルゴリズムの初期推定を含む。

xアレイ式.

座標を入力する。

yアレイ式.

データ測定(1 Dの場合)または入力座標(2 Dの場合)。

z同様のアレイはオプションです

データ測定(2 Dケース)。

weights同様のアレイはオプションです

クランプ工の重さを伝えなければならない.

kwargsDICT、オプション

クランプ工に渡すキーワードパラメータ.

Returns

-------

fitted_model ： FittableModelFittableModel

異常値を除いてフィッティングしたモデル。

mask ： numpy.ndarraynumpy.ndarray

ブーリアンマスク配列は，最終適合反復で使用される点(False)と，入力で発見された群外値またはマスクの点(True)を識別する.