符号模型函数传递给lmfit

Question

符号模型函数传递嗨！由于我的符号函数，我卡在了我的附件里，请告诉我这个问题是如何解决的。这是我的代码，我需要传递两个independent_var，分别是xCl和XI，以及一个is参数：

import numpy as np
import lmfit
import sympy as sp    
anion = {'I': 1, 'Cl': 1}
xa = {'xI': 0.2, 'xCl': 0.3}
xCl = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
xI = [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.1, 0.8, 0.11, 0.12]

def g(xa, anion, a):
    xzc = 0
    for k1, k2 in zip(anion, xa):
        xzc += sp.symbols(f"x{k1}") * sp.symbols(f"x{k2}") + a
    return xzc
obj = lmfit.Model(g, independent_vars=['xCl', 'xI'])
pars = obj.make_params(a=0.1)

result = mod.fit(ydat, pars, xCl, xI)
print(result.fit_report())

但我找到了；

**************************************************
Traceback (most recent call last):
  File "F:\Zohreh\MainZohreh\postdoc-field\CSU\pythonProject\simple_Lmfit.py", line 36, in <module>
    obj = lmfit.Model(g, independent_vars=['xCl', 'xI'])
  File "C:\Users\Zohreh\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\lmfit\model.py", line 277, in __init__
    self._parse_params()
  File "C:\Users\Zohreh\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\lmfit\model.py", line 541, in _parse_params
    raise ValueError(self._invalid_ivar % (arg, fname))
ValueError: Invalid independent variable name ('xCl') for function g
*********************************************************

Answer 1

我发现，有必要用lambdify将渐近方程改为numpy方程。这样，就可以允许将ndarray浮子发送到lmfit模型。

Answer 2

传递给independent_vars的lmfit.Model必须匹配模型函数的函数参数的名称。在您的示例中，模型函数具有g(xa, anion, a)签名，因此它们将是xa、anion和a。xCl和xI作为自变量都没有意义--它们根本不是模型函数的变量。这就是例外

ValueError: Invalid independent variable name ('xCl') for function g

是在表达。