我已经实现了一种能够同时适应多个数据集的算法 . 它基于这个解决方案：multi fit
目标函数太复杂而无法显示（LaFortune散点模型），因此我将使用解决方案中的目标函数进行解释：
def lor_func(x,c,par):
a,b,d=par
return a/((x-c)**2+b**2)
如果选择导致 lor_func < 0 的参数集 par ，如何惩罚拟合算法 .
从数学的角度来看，目标函数的负值是有效的 . 因此，导致此负目标函数的参数集 par 可能是具有最小错误的解决方案 . 但我想排除这些解决方案，因为它们既不是物理上有效的，
功能如下：
def lor_func(x,c,par):
a,b,d=par
value = a/((x-c)**2+b**
return max(0, value)
由于拟合返回错误数据，因为它也优化了0值，因此不起作用 . 结果将与正确的结果不同 .
1 回答
使用scipy.optimize.least_squares的
bounds参数？就像我在这里做的那样：Suggestions for fitting noisy exponentials with scipy curve_fit?