[解決済み] Python の curve_fit を複数の独立変数に対応させる

質問

Pythonの curve_fit は、独立変数が1つの関数に対して最適なパラメータを計算します。 curve_fit などで、複数の独立変数がある関数にフィットさせることはできますか？例えば

def func(x, y, a, b, c):
    return log(a) + b*log(x) + c*log(y)

ここで、x と y は独立変数で、a, b, c についてフィッティングしたい。

解き方は？

を渡すことができます。 curve_fit を多次元配列として独立変数に使用することもできますが、その場合 func を受け入れる必要があります。例えば、この配列を呼び出すと X に解凍し、それを x , y を追加し、分かりやすくしました。

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)

フィット感を与える。

(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]]))