p, cov = curve_fit(f, xdata, ydata, p0)Sobitab funktsiooni f läbi andmepunktide, mis on antud vektoritega
xdata ja ydata. Funktsioon f peab olema eelnevalt
defineeritud kujul f(x, a, b, ...), kus esimene argument on
sõltumatu muutuja ja ülejäänud argumendid on vabad parameetrid. Optimeerimise
käigus varieeritakse vabade parameetrite väärtuseid, kuni hälvete ruutude
summa $$\sum_i\left[y_i-f(x_i, a, b, \ldots)\right]^2$$ saavutab miinimumi.
Parameetrite alglähendid antakse vektoriga p0. curve_fit
tagastab nii parameetrite optimeeritud väärtused (p) kui ka
kovariatsioonimaatriksi (cov). Viimase diagonaalelementide ruutjuured
np.sqrt(np.diag(cov)) väljendavad parameetrite määramatuseid (standardhälbeid).
Funktsioon f peab olema
vektoriseeritud kujul, nii et sõltumatu muutuja $x$ väärtused saab anda vektorina
ja funktsioon tagastab arvutatud $y$ väärtused samuti vektorina (seega tuleb
kasutada funktsoone moodulist numpy, mitte math).
sigma |
Vektor, mis annab $y$ väärtuste määramatused (standardhälbed). Sel juhul andmepunkti $(x_i, y_i)$ võetakse arvesse kaaluga $1/\sigma_i^2$. |