物理学者(ポスドク)による日々の研究生活のメモ書きです ( python/emacs/html/Japascript/シェルスクリプト/TeX/Mac/C言語/Linux/git/tmux/R/ポケモンGO)
■ ヒストグラムを書く
■ 参考 : [Python]Matplotlibでヒストグラムを描画する方法
■ フィッティング関連
pythonでのfittingには scipy.optimize.curve_fit を用いる
■ 参考 : SciPyフィッティング (fitting)
■ 参考 : scipy.optimize.curve_fit
によると、フィッティングの結果、共分散行列が得られる
この行列の対角成分はそれぞれのパラメーターの分散、標準偏差を表す
例 :
poptの
(2022/08/05 追記)
ガウス分布でフィットしてみたので、そのメモ
インポートと、関数の定義
funcはただのガウス分布
func2は、ガウス分布に上限値を与えた特殊な関数・・・(今回はこれでフィットしたのでメモ)
フィットするデータはxdataとydata
ydataがすでにあるとして、それに対応するxdataがないので、インデックスをxdataにする
初期値はp0で与える
パラメーターの上限値とか現地はboundsで与える、書き方が特殊なので注意
最後のプロットで、元データとフィットしたあとの関数を重ね書きできる
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■ 参考 : [Python]Matplotlibでヒストグラムを描画する方法
■ フィッティング関連
pythonでのfittingには scipy.optimize.curve_fit を用いる
■ 参考 : SciPyフィッティング (fitting)
■ 参考 : scipy.optimize.curve_fit
によると、フィッティングの結果、共分散行列が得られる
この行列の対角成分はそれぞれのパラメーターの分散、標準偏差を表す
例 :
poptの
>>> popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
>>> popt
array([ 2.55423706, 1.35190947, 0.47450618])
>>> plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r-',
... label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt))
perr = np.sqrt(np.diag(pcov))
とすると、perrという配列にパラメーターの標準偏差が入っている>>> popt
array([ 2.55423706, 1.35190947, 0.47450618])
>>> plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r-',
... label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt))
perr = np.sqrt(np.diag(pcov))
(2022/08/05 追記)
ガウス分布でフィットしてみたので、そのメモ
インポートと、関数の定義
funcはただのガウス分布
func2は、ガウス分布に上限値を与えた特殊な関数・・・(今回はこれでフィットしたのでメモ)
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c, d):
y = a * np.exp(-b * (x-c)*(x-c)) + d
return y
def func2(x, a, b, c, d):
y = a * np.exp(-b * (x-c)*(x-c)) + d
y = np.clip(y, None, 255)
return y
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c, d):
y = a * np.exp(-b * (x-c)*(x-c)) + d
return y
def func2(x, a, b, c, d):
y = a * np.exp(-b * (x-c)*(x-c)) + d
y = np.clip(y, None, 255)
return y
フィットするデータはxdataとydata
ydataがすでにあるとして、それに対応するxdataがないので、インデックスをxdataにする
初期値はp0で与える
パラメーターの上限値とか現地はboundsで与える、書き方が特殊なので注意
xdata = [i for i in range(len(ydata))]
#初期値
p0 = [500, 0.05, 1000, 0]
bounds=([0, -10, 0, -1e+4], [1e+4, 10, 1e+4, 1e+4]) # パラメーターの下限値と上限値
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0=p0, bounds=bounds)
print(popt)
fig = plt.figure(figsize=[10, 5])
plt.plot(xdata, ydata, c="black", linewidth=2)
plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), c="magenta", linewidth=3)
#初期値
p0 = [500, 0.05, 1000, 0]
bounds=([0, -10, 0, -1e+4], [1e+4, 10, 1e+4, 1e+4]) # パラメーターの下限値と上限値
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0=p0, bounds=bounds)
print(popt)
fig = plt.figure(figsize=[10, 5])
plt.plot(xdata, ydata, c="black", linewidth=2)
plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), c="magenta", linewidth=3)
最後のプロットで、元データとフィットしたあとの関数を重ね書きできる
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職業:物理屋(自称)
趣味:映画鑑賞、登山
出身:大阪府の南の田舎
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# 最終更新 2022/10/25
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