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トップに関する質問最小二乗法をscipy.optimize.leastsqを用いて行ったプログラムの処理速度を上げたい

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質問編集履歴

6

指摘点の修正

2021/12/07 01:59

投稿

python_wakaran
python_wakaran

スコア13

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -75,8 +75,6 @@
75
75
  mesh_x, mesh_y = np.meshgrid(diff_x, diff_y)
76
76
 
77
77
  np_integ = (height * mesh_x * mesh_y + constant).ravel()
78
-
79
- np_integ = np_integ.ravel()
80
78
 
81
79
  return np_integ
82
80
 

5

グラフの削除

2021/12/07 01:59

投稿

python_wakaran
python_wakaran

スコア13

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -157,9 +157,3 @@
157
157
  center_y:0.01
158
158
 
159
159
  constant:304.71
160
-
161
-
162
-
163
- fittingしたパラメータでグラフを作成しました（↓↓↓）
164
-
165
- ![fitting結果](6d3dd24db77dd208def011fc945d3226.png)

4

指摘箇所修正

2021/12/06 15:47

投稿

python_wakaran
python_wakaran

スコア13

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -16,6 +16,8 @@
16
16
 
17
17
 
18
18
 
19
+ 修正後のプログラム
20
+
19
21
  ```python
20
22
 
21
23
  import time
@@ -24,9 +26,17 @@
24
26
 
25
27
  from scipy import optimize
26
28
 
27
- from scipy import integrate
29
+ from sympy import *
28
30
 
31
+
32
+
33
+ a = Symbol('a')
34
+
35
+ f = 1/sqrt(2)*exp(-(a**2/2))
36
+
29
- from sympy import *
37
+ F = integrate(f, a)
38
+
39
+ func_gauss = lambdify(a, F)
30
40
 
31
41
 
32
42
 
@@ -44,16 +54,6 @@
44
54
 
45
55
  constant = param[4]
46
56
 
47
- a = Symbol('a')
48
-
49
- f = 1/sqrt(2)*exp(-(a**2/2))
50
-
51
- F = integrate(f, a)
52
-
53
- #func_gaussで不定積分を定義する
54
-
55
- func_gauss = lambdify(a, F)
56
-
57
57
  #x_list, y_listに範囲内の不定積分を格納する
58
58
 
59
59
  #積分する回数を減らすことができる
@@ -62,11 +62,19 @@
62
62
 
63
63
  y_list = [func_gauss((y-cen_y)/sigma) for y in y_range]
64
64
 
65
- integ_list = [height * (x_list[i+1] - x_list[i]) * (y_list[j+1] - y_list[j]) + constant for i in range(len(x_list)-1) for j in range(len(y_list)-1)]
65
+ #np.diffは前後の差を求める
66
66
 
67
- #不定積分に積分したい範囲を代入して積分値を求める
67
+ #二次元ガウスの積分値が求まる
68
68
 
69
- np_integ = np.array(integ_list)
69
+ diff_x = np.diff(x_list)
70
+
71
+ diff_y = np.diff(y_list)
72
+
73
+ #np.meshgridで格子座標を生成し、x, yの二次元ガウスの積分値の掛け算を網羅する
74
+
75
+ mesh_x, mesh_y = np.meshgrid(diff_x, diff_y)
76
+
77
+ np_integ = (height * mesh_x * mesh_y + constant).ravel()
70
78
 
71
79
  np_integ = np_integ.ravel()
72
80
 
@@ -122,7 +130,7 @@
122
130
 
123
131
  time_1 = time.time()
124
132
 
125
- optimised_param_2D = optimize.leastsq(residuals_2D, param_2D, args = (actual_data, np_range, np_range, ftol=1.49012e-1, xtol=1.49012e-1, gtol=1.49012e-1, maxfev=4、))
133
+ optimised_param_2D = optimize.leastsq(residuals_2D, param_2D, args = (actual_data, np_range, np_range, ftol=1.49012e-1, xtol=1.49012e-1, gtol=1.49012e-1, maxfev=40))
126
134
 
127
135
  time_2 =time.time()
128
136
 
@@ -134,21 +142,21 @@
134
142
 
135
143
  処理時間
136
144
 
137
- time_2 - time_1 = 10.873398542404175
145
+ time_2 - time_1 = 0.007936954498291016
138
146
 
139
147
 
140
148
 
141
149
  fitting結果
142
150
 
143
- height:1943.04
151
+ height:1943.76
144
152
 
145
153
  sigma:0.31
146
154
 
147
- center_x:0.01
155
+ center_x:-0.41
148
156
 
149
- center_y:-0.42
157
+ center_y:0.01
150
158
 
151
- constant:304.8
159
+ constant:304.71
152
160
 
153
161
 
154
162
 

3

指摘を参考に変更を加えた

2021/12/06 15:46

投稿

python_wakaran
python_wakaran

スコア13

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -58,29 +58,13 @@
58
58
 
59
59
  #積分する回数を減らすことができる
60
60
 
61
- x_list = []
61
+ x_list = [func_gauss((x-cen_x)/sigma) for x in x_range]
62
62
 
63
- y_list = []
63
+ y_list = [func_gauss((y-cen_y)/sigma) for y in y_range]
64
64
 
65
- for x in x_range:
66
-
67
- x_list.append(func_gauss((x-cen_x)/sigma))
68
-
69
- for y in y_range:
70
-
71
- y_list.append(func_gauss((y-cen_y)/sigma))
65
+ integ_list = [height * (x_list[i+1] - x_list[i]) * (y_list[j+1] - y_list[j]) + constant for i in range(len(x_list)-1) for j in range(len(y_list)-1)]
72
-
73
- integ_list = []
74
66
 
75
67
  #不定積分に積分したい範囲を代入して積分値を求める
76
-
77
- for i in range(len(x_list)-1):
78
-
79
- for j in range(len(y_list)-1):
80
-
81
- integ_result = height * (x_list[i+1] - x_list[i]) * (y_list[j+1] - y_list[j]) + constant
82
-
83
- integ_list.append(integ_result)
84
68
 
85
69
  np_integ = np.array(integ_list)
86
70
 
@@ -138,7 +122,7 @@
138
122
 
139
123
  time_1 = time.time()
140
124
 
141
- optimised_param_2D = optimize.leastsq(residuals_2D, param_2D, args = (actual_data, np_range, np_range))
125
+ optimised_param_2D = optimize.leastsq(residuals_2D, param_2D, args = (actual_data, np_range, np_range, ftol=1.49012e-1, xtol=1.49012e-1, gtol=1.49012e-1, maxfev=4、))
142
126
 
143
127
  time_2 =time.time()
144
128
 

2

文章の追加

2021/12/05 17:00

投稿

python_wakaran
python_wakaran

スコア13

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -168,6 +168,6 @@
168
168
 
169
169
 
170
170
 
171
- fittingしたパラメータでグラフを作成した
171
+ fittingしたパラメータでグラフを作成しました（↓↓↓）
172
172
 
173
173
  ![fitting結果](6d3dd24db77dd208def011fc945d3226.png)

1

初心者マーク、説明の追加

2021/12/05 07:08

投稿

python_wakaran
python_wakaran

スコア13

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -166,4 +166,8 @@
166
166
 
167
167
  constant:304.8
168
168
 
169
+
170
+
171
+ fittingしたパラメータでグラフを作成した
172
+
169
173
  ![fitting結果](6d3dd24db77dd208def011fc945d3226.png)