寻找曲线的最大值 scipy

Question

我已将曲线拟合到一组数据点。我想知道如何找到曲线的最大值点，然后我想注释该点（我不想使用数据中的最大 y 值来执行此操作）。我无法准确地编写我的代码，但这是我的代码的基本布局。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

x = [1,2,3,4,5]
y = [1,4,16,4,1]

def f(x, p1, p2, p3):
    return p3*(p1/((x-p2)**2 + (p1/2)**2))   

p0 = (8, 16, 0.1) # guess perameters 
plt.plot(x,y,"ro")
popt, pcov = curve_fit(f, x, y, p0)
plt.plot(x, f(x, *popt))

还有办法找到峰宽吗？

我是否缺少可以执行此操作的简单内置函数？我可以微分函数并找到它为零的点吗？如果是这样怎么办？

Answer 1

如果您不介意使用 sympy，这很简单。假设您发布的代码已经运行:

import sympy

sym_x = sympy.symbols('x', real=True)
sym_f = f(sym_x, *popt)
sym_df = sym_f.diff()
solns = sympy.solve(sym_df)  # returns [3.0]

Answer 2

找到最佳参数以最大化函数后，您可以使用 minimize_scalar（或 scipy.optimize 中的其他方法之一）找到峰值。

请注意，在下面，我移动了 x[2]=3.2 以便曲线的峰值不会落在数据点上，我们可以确定我们正在找到曲线的峰值，而不是数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit, minimize_scalar

x = [1,2,3.2,4,5]
y = [1,4,16,4,1]

def f(x, p1, p2, p3):
    return p3*(p1/((x-p2)**2 + (p1/2)**2))   

p0 = (8, 16, 0.1) # guess perameters 
plt.plot(x,y,"ro")
popt, pcov = curve_fit(f, x, y, p0)

# find the peak
fm = lambda x: -f(x, *popt)
r = minimize_scalar(fm, bounds=(1, 5))
print "maximum:", r["x"], f(r["x"], *popt)  #maximum: 2.99846874275 18.3928199902

x_curve = np.linspace(1, 5, 100)
plt.plot(x_curve, f(x_curve, *popt))
plt.plot(r['x'], f(r['x'], *popt), 'ko')
plt.show()

当然，不是优化函数，我们可以只计算一堆 x 值并接近：

x = np.linspace(1, 5, 10000)
y = f(x, *popt)
imax = np.argmax(y)
print imax, x[imax]     # 4996 2.99859985999

寻找曲线的最大值 scipy

Finding the maximum of a curve scipy

python

matplotlib

max

scipy