我正在研究扩展的SIR模型，以实现共同预测。现在，我正在尝试通过lmfit使用曲线拟合。
这是代码
我在<a href="https://stackoverflow.com/questions/59810790/how-to-pass-multiple-constants-and-variables-to-scipy-optimize">January</a>
我尝试遵循<code>lmfit</code>的{{3}}中给出的示例，并产生了以下内容：
<pre><code>...
params.add(name="m
我正在做一个涉及6个探测器的物理实验。对于每个探测器，我都有被击中时的位置和时间（x，y，t）
我的
我通常在C ++环境中使用ROOT及其强大的MINUIT插值类。出于与绘图和简化数据处理有关的原因，我最近切换
在@M Newville提出建设性意见后，我更改了最初的问题，以便提出一个最小的例子。
我在不同条件下
我正在尝试找出在拟合数据时如何正确实现权重。
我有一些数据点，这些数据点代表我装有高斯函
使用此代码（在代码段之前，我刚刚读入数据，效果很好，在代码段之后，我只做了标签等）
<pre><cod
在我的工作中，我正在尝试使用基于可能性的方法将模型拟合到数据中。我以前在稍微不同的模型上使
我的非线性数据使用最小二乘拟合与公式<code>Asin(wt+phase)exp(-decay*t)</code>进行近似，同时将<code>omega(w)</cod
我正在使用lmfit进行高斯分布拟合。我有不同的情况（请参见图：<a href="https://i.stack.imgur.com/r2bhf.png" rel="
我目前正在使用lmfit软件包对指数和进行非线性回归。如包装中所述，拟合后计算出的置信区间直接通过
我有多个测量数据集，我想合并为一个数据集。当我有一个可行的解决方案时，它效率很低，我很乐意
我试图拟合两个高斯峰，它们的参数是浮点数据。
但是发生了以下错误。lmfit中的高斯参数必须是整数
我已经重新参数化形式为 <strong>k = kref*exp(-E/R((1/T)-(1/Tref))</strong> 的 Arrhenius 方程，我想估计我从 lmfit 包
我想在图像中放入 <code>2D</code> 形状。过去，我在 Python 中使用 <code>lmfit</code> 成功完成了此操作，并将 <
在<code>method</code>包的<a href="https://lmfit.github.io/lmfit-py/fitting.html#the-minimize-function" rel="nofollow noreferrer"><code
我正在运行以下代码：
<pre><code>import numpy as np
from lmfit import Model
def exp_model(x, ampl1=1.0, tau1=0.1):
如何最好地返回具有动态变量名称的函数？
通常应该避免它。
但是由于外部包的限制，这可能并不总是
我正在尝试使用 lmfit 拟合测量数据。
我的目标是通过等效电路图获得电容器的参数。
所以，我想创建
