如何在Python中使用Lmfit解决NaN值错误

Question

我试图用Lmfit库拟合一组由外部模拟获取并存储在向量中的数据。在

下面是我的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lmfit import Model
from lmfit import Parameters

def DGauss3Par(x,I1,sigma1,sigma2):
    I2 = 2.63 - I1
    return (I1/np.sqrt(2*np.pi*sigma1))*np.exp(-(x*x)/(2*sigma1*sigma1)) + (I2/np.sqrt(2*np.pi*sigma2))*np.exp(-(x*x)/(2*sigma2*sigma2))

#TAKE DATA
xFull = []
yFull = []

fileTypex = np.dtype([('xFull', np.float)])
fileTypey = np.dtype([('yFull', np.float)])
fDatax = "xValue.dat"
fDatay = "yValue.dat"
xFull = np.loadtxt(fDatax, dtype=fileTypex)
yFull = np.loadtxt(fDatay, dtype=fileTypey)

xGauss = xFull[:]["xFull"]
yGauss = yFull[:]["yFull"]

#MODEL'S DEFINITION
gmodel = Model(DGauss3Par)
params = Parameters()
params.add('I1', value=1.66)
params.add('sigma1', value=1.04)
params.add('sigma2', value=1.2)
result3 = gmodel.fit(yGauss, x=xGauss, params=params)

#PLOTS
plt.plot(xGauss, result3.best_fit, 'y-')
plt.show()

当我运行它时，我得到一个错误：

^{pr2}$

以下是矢量xGauss（与x轴相关）中包含的数据值：

[-3.88 -3.28 -3.13 -3.08 -3.03 -2.98 -2.93 -2.88 -2.83 -2.78 -2.73 -2.68
 -2.63 -2.58 -2.53 -2.48 -2.43 -2.38 -2.33 -2.28 -2.23 -2.18 -2.13 -2.08
 -2.03 -1.98 -1.93 -1.88 -1.83 -1.78 -1.73 -1.68 -1.63 -1.58 -1.53 -1.48
 -1.43 -1.38 -1.33 -1.28 -1.23 -1.18 -1.13 -1.08 -1.03 -0.98 -0.93 -0.88
 -0.83 -0.78 -0.73 -0.68 -0.63 -0.58 -0.53 -0.48 -0.43 -0.38 -0.33 -0.28
 -0.23 -0.18 -0.13 -0.08 -0.03  0.03  0.08  0.13  0.18  0.23  0.28  0.33
  0.38  0.43  0.48  0.53  0.58  0.63  0.68  0.73  0.78  0.83  0.88  0.93
  0.98  1.03  1.08  1.13  1.18  1.23  1.28  1.33  1.38  1.43  1.48  1.53
  1.58  1.63  1.68  1.73  1.78  1.83  1.88  1.93  1.98  2.03  2.08  2.13
  2.18  2.23  2.28  2.33  2.38  2.43  2.48  2.53  2.58  2.63  2.68  2.73
  2.78  2.83  2.88  2.93  2.98  3.03  3.08  3.13  3.28  3.88]

这些是矢量yGauss中的那些（与y轴有关）：

[0.00173977 0.00986279 0.01529543 0.0242624  0.0287456  0.03238484
 0.03285927 0.03945234 0.04615091 0.05701618 0.0637672  0.07194268
 0.07763934 0.08565687 0.09615262 0.1043281  0.11350606 0.1199406
 0.1260062  0.14093328 0.15079665 0.16651464 0.18065023 0.1938894
 0.2047541  0.21794024 0.22806706 0.23793043 0.25164404 0.2635118
 0.28075974 0.29568682 0.30871501 0.3311846  0.34648062 0.36984661
 0.38540666 0.40618835 0.4283945  0.45002014 0.48303911 0.50746062
 0.53167057 0.5548792  0.57835128 0.60256181 0.62566436 0.65704847
 0.68289386 0.71332794 0.73258027 0.769608   0.78769989 0.81407275
 0.83358852 0.85210239 0.87109068 0.89456217 0.91618782 0.93760247
 0.95680234 0.96919757 0.9783219  0.98486193 0.9931429  0.9931429
 0.98486193 0.9783219  0.96919757 0.95680234 0.93760247 0.91618782
 0.89456217 0.87109068 0.85210239 0.83358852 0.81407275 0.78769989
 0.769608   0.73258027 0.71332794 0.68289386 0.65704847 0.62566436
 0.60256181 0.57835128 0.5548792  0.53167057 0.50746062 0.48303911
 0.45002014 0.4283945  0.40618835 0.38540666 0.36984661 0.34648062
 0.3311846  0.30871501 0.29568682 0.28075974 0.2635118  0.25164404
 0.23793043 0.22806706 0.21794024 0.2047541  0.1938894  0.18065023
 0.16651464 0.15079665 0.14093328 0.1260062  0.1199406  0.11350606
 0.1043281  0.09615262 0.08565687 0.07763934 0.07194268 0.0637672
 0.05701618 0.04615091 0.03945234 0.03285927 0.03238484 0.0287456
 0.0242624  0.01529543 0.00986279 0.00173977]

我还尝试打印函数返回的值，看看是否真的有一些NaN值：

params = Parameters()
params.add('I1', value=1.66)
params.add('sigma1', value=1.04)
params.add('sigma2', value=1.2)
func = DGauss3Par(xGauss,I1,sigma1,sigma2)
print func

但我得到的是：

[0.04835225 0.06938855 0.07735839 0.08040181 0.08366964 0.08718237
 0.09096169 0.09503048 0.0994128  0.10413374 0.10921938 0.11469669
 0.12059333 0.12693754 0.13375795 0.14108333 0.14894236 0.15736337
 0.16637406 0.17600115 0.18627003 0.19720444 0.20882607 0.22115413
 0.23420498 0.24799173 0.26252377 0.27780639 0.29384037 0.3106216
 0.32814069 0.34638266 0.3653266  0.38494543 0.40520569 0.42606735
 0.44748374 0.46940149 0.49176057 0.51449442 0.5375301  0.56078857
 0.58418507 0.60762948 0.63102687 0.65427809 0.6772804  0.69992818
 0.72211377 0.74372824 0.76466232 0.78480729 0.80405595 0.82230355
 0.83944875 0.85539458 0.87004937 0.88332762 0.89515085 0.90544838
 0.91415806 0.92122688 0.92661155 0.93027889 0.93220625 0.93220625
 0.93027889 0.92661155 0.92122688 0.91415806 0.90544838 0.89515085
 0.88332762 0.87004937 0.85539458 0.83944875 0.82230355 0.80405595
 0.78480729 0.76466232 0.74372824 0.72211377 0.69992818 0.6772804
 0.65427809 0.63102687 0.60762948 0.58418507 0.56078857 0.5375301
 0.51449442 0.49176057 0.46940149 0.44748374 0.42606735 0.40520569
 0.38494543 0.3653266  0.34638266 0.32814069 0.3106216  0.29384037
 0.27780639 0.26252377 0.24799173 0.23420498 0.22115413 0.20882607
 0.19720444 0.18627003 0.17600115 0.16637406 0.15736337 0.14894236
 0.14108333 0.13375795 0.12693754 0.12059333 0.11469669 0.10921938
 0.10413374 0.0994128  0.09503048 0.09096169 0.08718237 0.08366964
 0.08040181 0.07735839 0.06938855 0.04835225]

所以似乎不存在NaN值，我不明白它返回错误的原因是什么。 谁能帮帮我吗？谢谢！在

Answer 1

如果在fit函数中添加一个print函数，打印出sigma1和{}，您会发现

• DGauss3Par在错误发生之前已经计算了几次。在
• 两个西格玛变量在错误发生时都有一个负值。在

取负值的平方根当然会导致NaN。在

您应该添加一个min绑定或类似于您的sigma1和sigma2参数来防止这种情况。使用min=0.0作为params.add(...)的附加参数将得到很好的匹配。在

请注意，对于某些分析，为拟合参数设置显式边界可能会使这些分析无效。在大多数情况下，您会很好，但在某些情况下，您需要检查拟合参数是否应允许从负无穷大变为正无穷大，还是允许有界。在