小编xpl*_*now的帖子

我想绘制一个sillicon晶圆模具的2D地图.因此,只有中心部分有值,角落的值为0.我正在使用matplotlib的plt.imshow来获得一个简单的地图,如下所示:

data = np.array([[ 0. ,  0. ,  1. ,  1. ,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  0. ],
       [ 1. ,  2. ,  0.1,  2. ,  2. ,  1. ],
       [ 1. ,  2. ,  2. ,  0.1,  2. ,  1. ],
       [ 0. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  1. ,  1. ,  0. ,  0. ]])

plt.figure(1) …

我正在使用 Scipy 将我的数据拟合到一个函数中。该函数为我提供了 2 个参数的值，在本例中为a和b。我想使用绑定参数来限制这些参数可以采用的值，每个参数都有自己的可接受值范围。

可接受的值：15< a <50 和 0.05< b <0.2

我想知道如何实现它们。官方文档只展示了如何对 1 个参数进行操作。这个问题类似于：Python curve fit library that allowed me to assignment bounds to parameters。这也只处理 1 个参数的边界。

这是我尝试过的：

def Ebfit(x,a,b):
    Eb_mean = a*(0.0256/kt)                         # Eb at bake temperature
    Eb_sigma = b*Eb_mean
    Foursigma =  4*Eb_sigma
    Eb_a = np.linspace(Eb_mean-Foursigma,Eb_mean+Foursigma,N_Device)
    dEb = Eb_a[1] - Eb_a[0]
    pdfEb_a = spys.norm.pdf(Eb_a,Eb_mean,Eb_sigma)

    ## Retention Time

    DMom = np.zeros(len(x),float)
    tau = (1/f0)*np.exp(Eb_a)
    for bb in range(len(x)):
        DMom[bb]= (1 - 2*(sum(pdfEb_a*(1 - …