Python curve_fit con múltiples variables independientes

Hacemos una revisión profunda cada uno de los tutoriales en nuestra web con el objetivo de enseñarte siempre la información con la mayor veracidad y actual.

Puedes pasar curve_fit un multidimensional array para las variables independientes, pero entonces su func debe aceptar lo mismo. Por ejemplo, llamar a esto array X y desempacarlo para x, y para mayor claridad:

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

def func(X, a, b, c):
    x,y = X
    return np.log(a) + b*np.log(x) + c*np.log(y)

# some artificially noisy data to fit
x = np.linspace(0.1,1.1,101)
y = np.linspace(1.,2., 101)
a, b, c = 10., 4., 6.
z = func((x,y), a, b, c) * 1 + np.random.random(101) / 100

# initial guesses for a,b,c:
p0 = 8., 2., 7.
print curve_fit(func, (x,y), z, p0)

Da el ajuste:

(array([ 9.99933937,  3.99710083,  6.00875164]), array([[  1.75295644e-03,   9.34724308e-05,  -2.90150983e-04],
   [  9.34724308e-05,   5.09079478e-06,  -1.53939905e-05],
   [ -2.90150983e-04,  -1.53939905e-05,   4.84935731e-05]]))

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