chebyfit 2024.5.24

快速入门

从Python包索引安装chebyfit包及其所有依赖项

python -m pip install -U chebyfit

请参阅示例了解如何使用编程接口。

源代码和支持可在GitHub上找到。

需求

此修订版已测试以下需求和相关依赖项（其他版本可能也适用）

• CPython 3.9.13, 3.10.11, 3.11.9, 3.12.3

• NumPy 1.26.4

修订版

2024.5.24

• 修复GitHub上docstring示例未正确渲染的问题。

2024.4.24

• 支持NumPy 2。

2024.1.6

• 支持Python 3.12。

2023.4.22

• 取消支持Python 3.8和numpy < 1.21 (NEP29)。

2022.9.29

• 添加类型提示。

• 转换为Google风格docstrings。

2022.8.26

• 更新元数据。

• 取消支持Python 3.7 (NEP 29)。

2021.6.6

• 修复Python 3.10上的编译错误。

• 取消支持Python 3.6 (NEP 29)。

2020.1.1

• 取消支持Python 2.7和3.5。

2019.10.14

• 支持Python 3.8。

• 修复numpy 1type FutureWarning。

2019.4.22

• 修复setup要求。

2019.1.28

• 将模块移动到chebyfit包中。

• 为_chebyfit C扩展模块添加Python包装器。

• 修复了_chebyfit.c中的静态分析问题。

示例

拟合双指数衰减函数

>>> deltat = 0.5
>>> t = numpy.arange(0, 128, deltat)
>>> data = 1.1 + 2.2 * numpy.exp(-t / 33.3) + 4.4 * numpy.exp(-t / 55.5)
>>> params, fitted = fit_exponentials(data, numexps=2, deltat=deltat)
>>> numpy.allclose(data, fitted)
True
>>> params['offset']
array([1.1])
>>> params['amplitude']
array([[4.4, 2.2]])
>>> params['rate']
array([[55.5, 33.3]])

拟合具有指数衰减的谐波函数

>>> tt = t * (2 * math.pi / (t[-1] + deltat))
>>> data = 1.1 + numpy.exp(-t / 22.2) * (
...     3.3 - 4.4 * numpy.sin(tt) + 5.5 * numpy.cos(tt)
... )
>>> params, fitted = fit_harmonic_decay(data, deltat=0.5)
>>> numpy.allclose(data, fitted)
True
>>> params['offset']
array([1.1])
>>> params['rate']
array([22.2])
>>> params['amplitude']
array([[3.3, 4.4, 5.5]])

拟合实验时域图像

>>> data = numpy.fromfile('test.b&h', dtype='float32').reshape((256, 256, 256))
>>> data = data[64 : 64 + 64]
>>> params, fitted = fit_exponentials(data, numexps=1, numcoef=16, axis=0)
>>> numpy.allclose(data.sum(axis=0), fitted.sum(axis=0))
True