ブロック2 D 2 D

class astropy.modeling.functional_models.Box2D(amplitude=1, x_0=0, y_0=0, x_width=1, y_width=1, **kwargs)

ベースクラス: astropy.modeling.core.Fittable2DModel

二次元箱モデル。

パラメータ

amplitude浮いている.

振幅A

x_0浮いている.

ボックス関数中心のX位置

x_width浮いている.

ブロックx方向の幅

y_0浮いている.

枠関数中心のY位置

y_width浮いている.

直方体y方向の幅

その他のパラメータ

fixed辞書、オプション

1冊の辞書. {{parameter_name: boolean}} パラメータの大きさはフィッティング過程では変化できない.Trueはパラメータが一定に保たれていることを表す.あるいは、 fixed パラメータの属性を用いることができる.

tiedDICT、オプション

1冊の辞書. {{parameter_name: callable}} ある他のパラメータのパラメータにリンクする.辞書値は，リンク関係を提供する呼び出し可能なオブジェクトである.あるいは、 tied パラメータの属性を用いることができる.

boundsDICT、オプション

1冊の辞書. {{parameter_name: value}} パラメータの上下境界。キーはパラメータ名である.値は長さ2のリストまたはタプルであり，パラメータに必要な範囲を与える.あるいは、 min そして max パラメータの属性を用いることができる.

eqconsリスト、オプション

長さ関数リスト n そのためには eqcons[j](x0,*args) == 0.0 最適化に成功した問題の中で。

ineqconsリスト、オプション

長さ関数リスト n そのためには ieqcons[j](x0,*args) >= 0.0 最適化に成功した問題です

参考

Box1D, Gaussian2D, Moffat2D

注意事項

モデル式：

\[\begin{split}F(x，y)=\Left\{ \Begin{array}{ll} A：&x_0-w_x/2\leq x\leq x_0+w_x/2\text{and}\\ &y_0-w_y/2\leq y\leq y_0+w_y/2\\ 0：&\Text{Else} \end{配列} \そうです。\end{split}\]

属性要約

amplitude \
input_units \	この属性は、Evaluateメソッドがどの単位または単位セットを必要とするかを示し、入力を単位にマッピングする(または)ことを返すために使用される None 任意の単位が受け入れられていれば).
param_names \	このタイプモデルのパラメータ名を記述する.
x_0 \
x_width \
y_0 \
y_width \

方法要約

evaluate (x，y，振幅，x 0，y 0，x幅，...)

二次元箱モデル関数

属性文書

amplitude = Parameter('amplitude', value=1.0)

input_units

param_names = ('amplitude', 'x_0', 'y_0', 'x_width', 'y_width')

このタイプモデルのパラメータ名を記述する.

このタプル内のパラメータの順序は、特定のタイプのモデルを初期化する際に入力されるべき順序と同じである。いくつかのタイプのモデル(例えば、多項式モデル)は、次数のようなモデルのいくつかの他の属性に依存する異なる数のパラメータを有する。

モデルクラスを定義する際には，その属性の値は Parameter クラス主体で定義された属性.

x_0 = Parameter('x_0', value=0.0)

x_width = Parameter('x_width', value=1.0)

y_0 = Parameter('y_0', value=0.0)

y_width = Parameter('y_width', value=1.0)

方法文書

static evaluate(x, y, amplitude, x_0, y_0, x_width, y_width)

二次元箱モデル関数