Мне нужно использовать scipy.optimize.curve_fit, чтобы подогнать кривую к экспериментальным данным и извлечь параметры. Мои данные имеют как x, так и y неопределенности.
Документация объясняет, как включить y-неопределенности следующим образом:
sigma: нет или последовательность длиной M, необязательно Если не None, неопределенности в массиве ydata. Они используются в качестве весов в задаче наименьших квадратов, т. Е. Минимизации np.sum (((f (xdata, * popt) - ydata) / sigma) ** 2) Если None, неопределенности предполагаются равными 1.
Однако не ясно, как я должен включать x неопределенностей. Пожалуйста, объясните, как я мог это сделать?