LevMarLSQFitter

class astropy.modeling.fitting.LevMarLSQFitter(calc_uncertainties=False)

ベースクラス: object

Levenberg-MarQuardtアルゴリズムと最小二乗統計量.

注意事項

♪the fit_info 辞書には戻る値が含まれている scipy.optimize.leastsq 最新のフィッティングには infodict これは辞書に戻ります。ご参照ください scipy.optimize.leastsq これらの値の意味の詳細については，文書を参照されたい.注意してください。 x 返り値は not 含まれている(代わりにモデルのパラメータ値を返す).またもう一つの要素は fit_info モデルが適切であれば，キーワード‘param_cov’を用いて計算を行う.対応する値は、2 D数値配列のパラメータである共分散行列である。行列要素の順序は、適合モデル内のパラメータ順序と一致する(すなわち、および、 model.param_names ）。

属性

fit_infoディクト！

♪the scipy.optimize.leastsq 最近のフィッティングの結果(注釈参照)。

属性要約

supported_constraints \

この鉗子タイプはサポートされている制約タイプである。

方法要約

__call__ \(モデル，x，y[, z, weights, maxiter, ...] )	データをこのモデルに適合させる.
objective_function (FPS，*パラメータ)	関数最小化。

属性文書

supported_constraints = ['fixed', 'tied', 'bounds']

この鉗子タイプはサポートされている制約タイプである。

方法文書

__call__(model, x, y, z=None, weights=None, maxiter=100, acc=1e-07, epsilon=1.4901161193847656e-08, estimate_jacobian=False)

データをこのモデルに適合させる.

パラメータ

型番 ： FittableModelFittableModel

X，y，zに適したモデル

x配列.

座標を入力する

y配列.

座標を入力する

z配列、オプション

座標を入力する

weights配列、オプション

試着服の重さ。ガウス不確実性を有するデータの場合、重みは1/sigmaであるべきである。

maxiter集積する.

最大反復回数

acc浮いている.

近似解に必要な相対誤差

epsilon浮いている.

ヤコビは前方差分より近似した適切な歩行長である(model.fjac=なければ).Epsfcnが機械精度より小さければ，関数における相対誤差は機器精度のオーダーであると仮定する.

estimate_jacobianブルル.

FALSE(デフォルト)であり、モデルがFIT_Deriv方法を有する場合、この方法が使用される。そうでなければヤコビーを見積もるだろう。Trueであれば，いずれの場合もヤコビを推定する.

equivalenciesリストまたはなし、オプション、キーワードのみ

明細書 その他の内容 X、yおよび/またはzが単位を有する場合に適用されるべき等価物。デフォルト値はNoneです。

返品

model_copy ： FittableModelFittableModel

クランプにより設定されたパラメータを有する入力モデルのコピー

objective_function(fps, *args)

関数最小化。

パラメータ

fpsリスト.リスト

組み立て工帰還パラメータ

argsリスト.リスト

[model, [weights], [input coordinates]]