Я пытаюсь уместить некоторые данные, но у меня все еще есть трудности.Проблема, о которой я уже говорил, состоит в том, что эта функция является функцией двух наборов данных, которые должны быть установлены.Недавно я пытался подогнать кривую с помощью минут, но я просто получил прямую линию.Я не использовал minuit прежде, поэтому, если кто-то может увидеть мои ошибки, это будет оценено.Вот код.
import numpy as np
from math import pi
from math import sqrt
from math import log
from scipy import optimize
import scipy.optimize
import matplotlib.pyplot as plt
import iminuit
from iminuit import Minuit
mud=np.array([ 62.3034458 , 49.38321903, 29.00404314, 34.78485066,
20.8157854 , 17.80098451, 14.24225111, 13.73978429,
6.99794801, 3.67825221, 54.86125828, 54.03278146,
30.08443709, 24.04668874, 23.30165563, 20.1486755 ,
14.69503311, 10.22781457, 2.94139073, 52.2731221 ,
50.77358578, 29.54086553, 29.35163833, 29.38020093,
12.638949 , 12.34618238, 6.96570325, 39.89929348,
39.49570652, 18.13994565, 18.10559783, 9.45853261]) #xdata
delmstrue=np.arrayarray([ 129508.06468325, 115404.78134078, 94431.44014335,
23118.79379281, 10488.4884635 , 128103.87729583,
75506.38728095, 1085.25015196, -5755.45781264,
56711.12140265, 156843.91712081, 24203.4827539 ,
142825.9045775 , 132046.2531587 , 5020.15570684,
130649.0456678 , 123687.34398805, 122870.98681074,
1447.33556737, 974160.54532006, 44595.21729319,
47749.74765446, 25043.27741612, -55892.58301689,
17371.63824926, -71190.53982145, 7150.48008018,
73879.28456366, 2960.05672287, 59436.60445444,
-9125.27198958, -6266.69185936]) #sdata
Fr=np.array([ 127.31527434, 122.72790265, 110.26449558, 112.75717699,
104.81830088, 104.35746903, 101.32016814, 100.54513274,
96.87942478, 92.98330088, 124.9736053 , 122.52414305,
112.47114172, 108.74591788, 107.34258013, 108.00597616,
102.18850331, 100.04522384, 91.47210596, 128.18641113,
122.15516847, 108.23229985, 109.85263369, 107.69218856,
99.14042658, 98.0902102 , 99.1104204 , 112.47678261,
110.39126087, 98.373 , 98.97391304, 95.01495652])#ydata
dFr=np.array([ 972.45503744, 950.56823614, 890.18024392, 902.26140931,
863.19146598, 860.89934086, 845.61846393, 841.7802125 ,
823.25930603, 803.30233495, 1110.53060342, 1097.31750128,
1042.33199071, 1021.61696855, 1013.76699146, 1017.50919056,
984.68738931, 972.47173607, 922.7338377 , 1279.08318053,
1242.90431731, 1157.41627741, 1167.51119501, 1154.09094116,
1099.91468262, 1093.12777974, 1099.71194357, 1352.9713629 ,
1338.43820154, 1252.88647812, 1257.21770186, 1228.38236923])#ydata error
mudrm = np.linspace(1,max(mud),32)
mudrms = np.linspace(min(delmstrue),max(delmstrue),32) #used in plot
afij=np.array([ 1.09440000e+00, -1.00000000e+00, -4.73000000e-02,
-1.90580000e+00, -1.25000000e+00, -2.44535000e+02,
-1.54989000e+01, -9.39460000e+00, -3.45830000e+00]) #coefficients
def Ffitr(X,s,k,B=2.61,Fc=92.8,mu=770): #fit curve
temp1 = (2*B*X)/(4*pi*Fc)**2
temp2 = temp1*(afij[0]+afij[1]*np.log((2*B*X)/mu**2))
temp3 = temp1**2*(afij[2]+afij[3]*np.log((2*B*X)/mu**2)+\
afij[4]*(np.log((2*B*X)/mu**2))**2)
temp4 = temp1**3*(afij[5]+afij[6]*np.log((2*B*X)/mu**2)+\
afij[7]*(np.log((2*B*X)/mu**2))**2+\
afij[8]*(np.log((2*B*X)/mu**2))**3)
return Fc*(1+k*s)*(1+temp2+temp3+temp4)
#minuit part
def least_squares(k):
yvar = dFr
return sum(((Fr - Ffitr(mud, delmstrue,k))/dFr)** 2)
m=minuit.Minuit(least_squares,k=-2.494309898854109e-07,errordef=1)
fminf,paramf=m.migrad()
plt.figure(figsize=(14,8.5))
plt.plot(mud,Fr,"b^")
plt.plot(mudrm, Ffitr(mudrm,mudrms,6.952427712300677e-07))
Вот что я получаю: 