Я пытаюсь написать одну функцию, упрощающую/сочетает в себе эти функции:питона в определении функции
def func0(x, a0):
return a0
def func1(x, a0, a1):
return a0 + a1*x
def func2(x, a0, a1, a2):
return a0 + a1*x + a2*x**2
def func3(x, a0, a1, a2, a3):
return a0 + a1*x + a2*x**2 + a3*x**3
в функцию, как это:
def func[n](x,a0,a1,...,an):
return a0*x**0 + a1*x**1 + a2*x**2 + ... + an*x**n
Цель этого заключается в том, чтобы используется с scipy.optimize.curve_fit, для которого требуется вызываемая функция, где число аргументов используется как число параметров для оптимизации.
Например:
from scipy.optimize import curve_fit
from matplotlib.pyplot import *
from numpy import *
def func[n](x, *list(vars()['a'+str(i)] for i in range(0, n+1))):
return sum(vars()['a'+str(i)]*x**i for i in range(0, n+1))
xdata = array([1,2,3,4])
ydata = array([0.012,1.456,4.673,8.927])
popt,pcov = curve_fit(func[2],xdata,ydata)
plot(xdata, ydata, 'o')
plot(arange(0,5,.1), func[2](arange(0,5,.1),*popt))
show()
Если очень нечетное определение Func [п] имеет смысл
Я предполагаю, что с некоторыми творчества и использования лямбда-это возможно, но я имею не смог понять это ... Надеюсь, это возможно.
Заранее благодарим за помощь :)
PS. Любая идея, как кодировать код цвета для удобства чтения?
спасибо за показывая мне функцию суммы Джареда :-) , к сожалению, хотя это не удается на линии: Popt, pcov = curve_fit (FUNC, XData, ydata) , потому что его неопределенные, сколько аргументы, которые curve_fit спросит для – HyperActive
Вы можете предотвратить попытку определить количество параметров, которые имеет ваша функция, передав аргумент 'p0'. –