Python 的 Lmfit 包没有收敛到有意义的结果

问题描述

我正在运行以下代码：

import numpy as np
from lmfit import Model

def exp_model(x,ampl1=1.0,tau1=0.1):             
    exponential = ampl1*np.exp(-x/tau1)
    return exponential

x = np.array([2.496,2.528,2.56,2.592,2.624])
y = np.array([8774.52,8361.68,7923.42,7502.43,7144.11])

dec_model = Model(exp_model,nan_policy='propagate')
results = dec_model.fit(y,x=x,ampl1=y[0])

results.plot()

我得到的结果是

这意味着拟合只是出于某种原因失败了。我不明白为什么。它以前曾用于类似的数据。任何帮助将不胜感激。

解决方法

它没有收敛，因为 tau1 参数的初始值与实际值相差太远。下面的代码运行良好。

import numpy as np
from lmfit import Model

def exp_model(x,ampl1=1.0,tau1=1.0): # The initial value of tau1 was changed from 0.1 to 1.0            
    exponential = ampl1*np.exp(-x/tau1)
    return exponential

x = np.array([2.496,2.528,2.56,2.592,2.624])
y = np.array([8774.52,8361.68,7923.42,7502.43,7144.11])

dec_model = Model(exp_model,nan_policy='propagate')
results = dec_model.fit(y,x=x,ampl1=y[0])

results.plot()