参考はじめにlmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、lmfitによるカーブフィッティングで得られたパラメータをpandasのDataFrameに変換する方法について説明する。default_rng()とし、rng.normal()でガウス分布に従うデータを10000こ作成し、ヒストグラムにすることで準備した。xとyの関係を図で示すと以下のようになる。GaussianModelをモデル関数として用いる。x=x)により、上図のデータをsin関数モデルで近似するためのフィッティングパラメータについて、初期値を推定する。パラメータ(params)は以下のようになる。x=x)により、カーブフィッティングを実行する。フィッティング結果の表示result.plot_fit()によりデータとフィッティングカーブが表示される。これだとただの折れ線グラフに見えるので、フィッティングパラメータを得て、細かいステップでガウス分布曲線を描写する。フィッティングパラメータをDataFrameに変換フィッティングで得られたパラメータはresult.paramsで見ることができる。これをvaluesdictによって、順序つき辞書に変換する。辞書をDataFrameにするには、pd.DataFrame.from_dict()を用いる。以下のようなDataFrameが得られる。モデリング、統計的機械学習とR/Pythonプログラミングデータサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する52の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、RとPythonのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。defined.")}))})();。