Python에서 lmfit을 사용하여 2D 함수에 데이터 맞추기

Question

lmfit 패키지를 사용하여 매개 변수 (a)와 (b)를 추출하려면 2D 함수로 데이터를 맞추고 싶습니다. 기본적으로 1D 함수 피팅으로 모든 좌표를 동일한 좌표 (x, y)의 2D 함수에 맞추려고합니다. 이것은 각 데이터 포인트가 다른 좌표 (x, y)를 가지므로 다른 데이터 포인트와 다른 초기 추정 값을 가짐을 의미합니다. 나는이 오류 메시지가있어, 그러나

#!/usr/bin/ python 
    import pyfits 
    import numpy as np 
    import math 
    from lmfit import minimize, Parameters, Parameter, report_errors,report_fit,  
     conf_interval, printfuncs 


    xn =np.linspace(0,3,4) # x-component 
    yn =np.linspace(0,3,4) # y-component 

    data= [0.0, 0.16, 0.33, 0.5, 0.2, 0.26, 0.38, 0.53, 0.4, 0.43, 0.52, 0.64, 0.6, 0.62, 
    0.67, 0.78] # (x1,y1) generate (data[0]), (x1,y2) generate (data[1]) and so on 


    params = Parameters() 
    params.add('a', value=3) 
    params.add('b', value=5)      


    def residual(params,x,y,data=None): 
     a = params['a'].value    # parameter 
     b = params['b'].value    # parameter 
     model=(x**2/a**2+y**2/b**2)**0.5  # 2D function    
     if data is None: 
      return data 
     return model - data 


    out=minimize(residual,params,args=(x,y,data,))  # lmfit minimizer 
    final=data+out.residual 
    report_fit(params) 
    ci = conf_interval(out, sigmas=[0.68,0.95])   # confidence interval 
    printfuncs.report_ci(ci) 

: 이것은 내 코드는 x와 y의 차원 데이터의 동일하지 않습니다, 분명히

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4) (16) 

을,하지만 만드는 방법을 알고하지 않습니다 데이터 [0]은 (x1, y1)을 취하고, 데이터 [1]은 (x1, y2) ..., 데이터 [5]는 (x2, y1) 등을 취합니다. 제발 누구든지이 문제를 해결하거나 어떤 제안을 할 수 있도록 도와주세요. 미리 감사드립니다.

Answer 1

데이터를 압축해야합니까?

x = [x1, x2, ...] 
y = [y1, y2, ...] 
data = zip(x, y) # [(x1, y1), (x2, y2), ... ]