Methodensignatur für den Jacobi einer Funktion der kleinsten Quadrate in Scipy

Question

Kann jemand ein Beispiel für die Bereitstellung eines Jacobi für eine Kleinste-Quadrate-Funktion sur scipy ?

Ich kann nicht herausfinden, welche Methodensignatur sie wollen - sie sagen, es sollte eine Funktion sein, aber es ist sehr schwer herauszufinden, welche Eingabeparameter in welcher Reihenfolge diese Funktion akzeptieren sollte.

Answer 1

Hier ist die exponentielle Zerfallsanpassung, die ich für diese Arbeit verwendet habe:

import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq

def f(var,xs):
    return var[0]*np.exp(-var[1]*xs)+var[2]

def func(var, xs, ys):
    return f(var,xs) - ys

def dfunc(var,xs,ys):
    v = np.exp(-var[1]*xs)
    return [v,-var[0]*xs*v,np.ones(len(xs))]

xs = np.linspace(0,4,50)
ys = f([2.5,1.3,0.5],xs)
yn = ys + 0.2*np.random.normal(size=len(xs))
fit = leastsq(func,[10,10,10],args=(xs,yn),Dfun=dfunc,col_deriv=1)

Wenn ich Folgendes verwenden wollte col_deriv=0 Ich denke, dass ich im Grunde die Transponierung dessen, was ich mit dfunc zurückbekomme, nehmen müsste. Sie haben allerdings recht: Die Dokumentation dazu ist nicht so toll.