scipy.optimize モジュール
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目次
関数 – 最適化
関数 – 最小二乗法と曲線当てはめ
curve_fit
curve_fit(f, xdata, ydata, p0=None, sigma=None, absolute_sigma=False, check_finite=True, bounds=- inf, inf, method=None, jac=None, **kwargs)
- 引数
- 戻り値
- popt : 最適推定値 <array>
- pcov : 共分散 <array>
least_squares
least_squares(fun, x0, jac=’2-point’, bounds=- inf, inf, method=’trf’, ftol=1e-08, xtol=1e-08, gtol=1e-08, x_scale=1.0, loss=’linear’, f_scale=1.0, diff_step=None, tr_solver=None, tr_options={}, jac_sparsity=None, max_nfev=None, verbose=0, args=(), kwargs={})