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カーブフィットパラメータの取得

投稿日: 2019-10-16 作成者: n3956

fitfunc = TF1("fitfunc", "gaus")  # guas, expo, pol1, pol2, etc.

fitfunc.SetLineColor(1)
fitfunc.SetParameter(0, 100.) # A
fitfunc.SetParameter(1, 5.0)  # mu
fitfunc.SetParameter(2, 0.01) # sigma

hist.Fit("fitfunc", "M", "")
# function, algorithm, draw option

#save fit param
with open("fit.log", "w") as fitlog:
    fitlog.write("# Function: %s\n" % (fitfunc.GetTitle(),))
    fitlog.write("# No.\tparam\terror\n")   
    for i in range(fitfunc.GetNpar()):
        fitlog.write("%s\t%s\t%s\n" % (i, fitfunc.GetParameter(i), fitfunc.GetParError(i)))

fitfunc = TF1("fitfunc", "gaus") # guas, expo, pol1, pol2, etc.

fitfunc.SetLineColor(1)

fitfunc.SetParameter(0, 100.) # A

fitfunc.SetParameter(1, 5.0) # mu

fitfunc.SetParameter(2, 0.01) # sigma

hist.Fit("fitfunc", "M", "")

# function, algorithm, draw option

#save fit param

with open("fit.log", "w") as fitlog:

fitlog.write("# Function: %s\n" % (fitfunc.GetTitle(),))

fitlog.write("# No.\tparam\terror\n")

for i in range(fitfunc.GetNpar()):

fitlog.write("%s\t%s\t%s\n" % (i, fitfunc.GetParameter(i), fitfunc.GetParError(i)))

カテゴリー: pyROOT, ROOT | コメントする

ガウス関数の FWHM を Mathematica の数式処理で求める

投稿日: 2019-8-5 作成者: n3956

g[x_, mu_, sigma_] :=
1/(Sqrt[2 *Pi]*sigma)*Exp[-(x – mu)^2/(2*sigma^2)]

x = mu で最大値を取るので,その値の 1/2 になる x 座標 a を見出す

Solve[g[a, mu, sigma] == 1/2*g[mu, mu, sigma], a, Reals]

解：

{{a -> mu – Sqrt[sigma^2] Sqrt[2 Log[2]]},
{a -> mu + Sqrt[sigma^2] Sqrt[2 Log[2]]}}

解の差 a2-a1 =

2 Sqrt[sigma^2] Sqrt[2 Log[2]]

カテゴリー: 未分類 | コメントする

python ファイル名の操作

投稿日: 2019-1-7 作成者: n3956

import os

filename = "../mydir/hoge.txt"
root, ext = os.path.splitext(filename)
dirname  = os.path.dirname(root)
basename = os.path.basename(root)

print(root)
../mydir/hoge

print(dirname)
../mydir

print(basename)
hoge

print(ext)
.txt

import os

filename = "../mydir/hoge.txt"

root, ext = os.path.splitext(filename)

dirname = os.path.dirname(root)

basename = os.path.basename(root)

print(root)

../mydir/hoge

print(dirname)

../mydir

print(basename)

hoge

print(ext)

.txt

カテゴリー: python | コメントする

フィッティング Scipy optimize curve_fit

投稿日: 2018-12-15 作成者: n3956

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

param_initial = np.array((10., 100., 0.2, 0.0))  # initial guess
param_bounds = ((0.0, -np.inf, 0.1, -np.pi), (np.inf, np.inf, 0.25, np.pi)) # bounds for parameter

popt, pcov = curve_fit(fit_func, x, y, p0=param_initial, sigma=err, bounds=param_bounds)

print(popt)  # optimized parameters
print(np.sqrt(np.diag(pcov))) # standard error

import numpy as np

from scipy.optimize import curve_fit

param_initial = np.array((10., 100., 0.2, 0.0)) # initial guess

param_bounds = ((0.0, -np.inf, 0.1, -np.pi), (np.inf, np.inf, 0.25, np.pi)) # bounds for parameter

popt, pcov = curve_fit(fit_func, x, y, p0=param_initial, sigma=err, bounds=param_bounds)

print(popt) # optimized parameters

print(np.sqrt(np.diag(pcov))) # standard error

パラメータの値をある範囲内に指定するときは，bounds option を使う．
値の与え方は，

bounds = ((min1, max1), (min2, max2), (min3, max3))
ではなく，
bounds = ((min1, min2, min3), (max1, max2, max3))
というようにする．

weight をかけたフィッティングをするには，オプション sigma を使う．
例えば，sigma = 標準偏差の配列，というように指定する．

カテゴリー: 未分類 | コメントする

リストの操作

投稿日: 2018-11-27 作成者: n3956

# python のリストの作成 
a = [1,2,3,4,5]

a
[1, 2, 3, 4, 5]

# 最後の要素を除いたリスト
a[:-1]
[1, 2, 3, 4]

# 最初の要素を除いたリスト
a[1:]
[2, 3, 4, 5]

# a と同じ
a[0:]
[1, 2, 3, 4, 5]

# python のリストの作成

a = [1,2,3,4,5]

[1, 2, 3, 4, 5]

# 最後の要素を除いたリスト

a[:-1]

[1, 2, 3, 4]

# 最初の要素を除いたリスト

a[1:]

[2, 3, 4, 5]

# a と同じ

a[0:]

[1, 2, 3, 4, 5]

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