scipy.odr.ODR.

set_job

ODR.set_job(fit_type=None, deriv=None, var_calc=None, del_init=None, restart=None)

以一种希望是易于理解的方式设置“job”参数。

如果未指定参数，则值保持不变。类初始化的默认值是将所有这些选项设置为 0。

参数:

拟合类型{0, 1, 2} 整数

0 -> 显式 ODR

1 -> 隐式 ODR

2 -> 普通最小二乘法

deriv{0, 1, 2, 3} 整数

0 -> 前向有限差分

1 -> 中心有限差分

2 -> 用户提供的导数（雅可比矩阵）与结果

由 ODRPACK 检查

3 -> 用户提供的导数，无检查

var_calc{0, 1, 2} 整数

0 -> 计算渐近协方差矩阵并拟合

使用在最终解处重新计算的导数来处理参数不确定性 (V_B, s_B)

1 -> 使用上一次迭代的导数计算 V_B 和 s_B

2 -> 不要计算 V_B 和 s_B

del_init{0, 1} 整数

0 -> 初始输入变量偏移量设置为 0

1 -> 用户在变量“work”中提供的初始偏移量

重新启动{0, 1} 整数

0 -> fit 不是一个重启

1 -> fit 是一个重启

注释

允许的值与 ODRPACK 用户指南第 31 页上给出的值不同，仅在于不能为每个变量指定大于最后一个值的数字。

如果不提供计算雅可比矩阵的函数，拟合过程会将 deriv 更改为默认值 0，即有限差分。要自行初始化输入变量的偏移量，请将 del_init 设置为 1，并将偏移量正确放入“work”变量中。