拟合曲线与模型方程numpy

我想重现一个模型方程使用非线性最小二乘法得出一个“测试”值的曲线。 y和x实验数据是两个相同大小的1D numpy数组，分别是“a”和“angle_plot”。我正在使用的代码产生一个错误：“'float'对象不可调用”。我的代码有什么问题？谢谢拟合曲线与模型方程numpy

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.optimize import leastsq 

a = array([ 0.04022493, 0.04287536, 0.03983657, 0.0393201 , 0.03810298, 
    0.0363814 , 0.0331144 , 0.03074823, 0.02795767, 0.02413816, 
    0.02180802, 0.01861309, 0.01632699, 0.01368056, 0.01124232, 
    0.01005323, 0.00867196, 0.00940864, 0.00961282, 0.00892419, 
    0.01048963, 0.01199101, 0.01533408, 0.01855704, 0.02163586, 
    0.02630014, 0.02971127, 0.03511223, 0.03941218, 0.04280329, 
    0.04689105, 0.04960554, 0.05232003, 0.05487037, 0.05843364, 
    0.05120701]) 

angle_plot = array([ 0.  , 0.08975979, 0.17951958, 0.26927937, 0.35903916, 
    0.44879895, 0.53855874, 0.62831853, 0.71807832, 0.80783811, 
    0.8975979 , 0.98735769, 1.07711748, 1.16687727, 1.25663706, 
    1.34639685, 1.43615664, 1.52591643, 1.61567622, 1.70543601, 
    1.7951958 , 1.88495559, 1.97471538, 2.06447517, 2.15423496, 
    2.24399475, 2.33375454, 2.42351433, 2.51327412, 2.60303391, 
    2.6927937 , 2.78255349, 2.87231328, 2.96207307, 3.05183286, 
    3.14159265]) 



def residual(vars, x, data): 
    beta = vars[0] 
    model = 1/(4*np.pi)(1+beta*(3/2*np.cos(x)**2-1/2)) 
    return data-model 

vars = [0.2] 
out = leastsq(residual, vars, args=(angle_plot, a))

来源

2014-09-12 diegus

你错过(4*np.pi)和(1+beta*(3/2*np.cos(x)**2-1/2))之间的乘法运算符（我相信）。

它应该是：

def residual(vars, x, data): 
    beta = vars[0] 
    model = 1/(4*np.pi)*(1+beta*(3/2*np.cos(x)**2-1/2)) 
    return data-model

没有*你有效地试图调用1/(4*np.pi)作为函数如np.cos。

来源

2014-09-12 10:25:34 Ffisegydd

的确如此。我看不到它。现在似乎工作，但我想绘制实验与模型，看看合适的好处。我可以从哪里获得配件？谢谢 – diegus 2014-09-12 10:33:27

这是一个**完全不同的问题，你应该单独询问。 – Ffisegydd 2014-09-12 10:34:17

拟合曲线与模型方程numpy

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