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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonでフィッティングできない (コード記載しました。)

biginn

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/09/04 14:20

編集2022/01/12 10:55

前提・実現したいこと

初心者なのですがpythonで積分関数を用いた回帰分析を行いたく、web上に掲載されているコードを参考にいくつか検証してみたのですが、まったく歯が立ちませんでした。お詳しい方のアドバイスをいただきたいです。以下の式(2)の左辺のφ(Θ)と右辺のsinΘの実測データがあります。このデータを式(2)により回帰分析をしたいです。λは固定値です。回帰パラメータは式(1)のφ∞、φO、εになります。一日中にらめっこして力尽きました。。。
例などを参考に作成したコードを追記しました。エラーもでるのですが、アプローチがそもそも正しいのかも分かっていません。
イメージ説明

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.read_csv('C:/data.csv', encoding='shift=jis')
plt.scatter(df['fs'],df['sin'])

x=np.array(df['sin'])
y=np.array(df['fs'])

import sympy

sympy.init_printing()
sympy.var('a b c x z')
fz = (a+(a-b)*sympy.exp(-z/c))*sympy.exp(-z/0.3/x)
integ = sympy.integrate(fz, (z,0,np.inf))
display(integ)

import scipy.optimize
def func(parameter, xs,ys):
a=parameter[0]
b=parameter[1]
c=parameter[2]
fxs=integ
residual=ys-fxs
return residual

parameter0=[1,1,1]
result = optimize.leastsq(func, parameter0, args=(x,y))
print(result)

plt.scatter(x, y, 'o')
plt.plot(x, fit, '-')
plt.show()

ソースコード

試したこと

例えば
buhin-blog.blogspot.comに掲載のあるコードも試してみたのですが、ダメでした。積分が含まれていることと、変数が2変数(x,z)という点で、転用では難しいと感じています。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。
コードを追記しました。

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