sherpa:使用Sherpa在Python中将模型拟合到您的数据 源码

目录 夏尔巴人 Sherpa是用于Python的建模和拟合应用程序。 它包含一种功能强大的语言,用于将简单的模型组合成复杂的表达式,这些表达式可以使用各种统计信息和优化方法适合数据。 它很容易扩展,包括用户模型,统计信息和优化方法。 它为诸如Jupyter笔记本之类的交互式数据分析工作提供了一个高级用户界面,它还可以用作库组件,为应用程序提供拟合和建模功能。 夏尔巴你能做什么? 拟合一维(多个)数据,包括:光谱,表面亮度曲线,光曲线,常规ASCII数组 在泊松/高斯体制中拟合2D图像/曲面 建立复杂的模型表达式 导入并使用自己的模型 使用适当的统计数据对泊松或高斯数据建模 导入新的统计信息,如果分析需要,则具有先验 通过仿真或参数空间的1D / 2D切割可视化参数空间 计算最佳拟合模型参数的置信度 选择合适的鲁棒优化方法:Levenberg-Marquardt,Nelder-Mead