我正在使用 lmfit 在 python 中进行拟合，在定义模型(即我想要用于拟合的函数)之后，我执行 out = model.fit(...)为了可视化结果，我这样做 plt.plot(x, out.best_fit) 。这工作得很好，但是这仅在用于拟合的点处计算函数的值。如何将拟合参数应用于任何 x 向量(以获得更平滑的曲线)，例如 x_1 = np.arange(xi,xf,i), plt.plot(x_1,out.best_fit(x_1)) ？谢谢!
最佳答案
包含一个完整的、最小的示例来展示您正在做的事情总是一个好主意。另外，你的主题并不能很好地反射(reflect)你的问题。您现在已经在 SO 上询问了足够多有关 lmfit 的问题，以便更好地了解。
您可能希望使用 ModelResult.eval() 来评估给定自变量的 ModelResult(可能是您的 out)。如果您需要更多帮助，请提出可能对其他人有用的可回答问题...
关于python - 从 lmfit 获取参数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57848079/