Python lmfit-minimizer不接受scipy minimizer关键字参数

我正在尝试使用

lmfit

将某些模型拟合到我的数据中。见以下MWE：

导入lmfit
将numpy作为np导入
def lm（参数，x）：
斜率=参数['slope']
interc=params['interc']
返回区间+坡度*x
def lm_min（参数、x、数据）：
y=lm（参数x）
返回数据-y
x=np.linspace（01000）
y=lm（{'slope'：1，'interc'：0.5}，x）
ydata=y+np.random.randn（1000）
params=lmfit.Parameters（）
参数添加（'slope'，2）
参数添加（'interc'，1）
fitter=lmfit.Minimizer（lm_min，params，fcn_args=（x，ydata），fit_kws={'xatol'：0.01}）
装配=装配工。最小化（方法='nelder'）

为了提前完成（精度现在不是最重要的事情），我想更改停止拟合的标准。基于和上的一些搜索，我尝试给出一些关键字参数（

fit_kws

，在下面的行中），这些参数将传递给所使用的最小值。我还尝试使用

kws

和

**{'xatol'：0.01}

。接下来，我在最后一行调用

fitter.minimize（）

时也尝试了前面提到的选项。但是，在所有情况下，我都会得到一个

TypeError

，表示它得到了意外的关键字参数：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
~/STACK/WUR/PhD/实验/小气候实验/脚本/波动/mwe.py in（）
25
26 fitter=lmfit.Minimizer（lm_min，params，fcn_args=（x，ydata），fit_kws={'xatol'：0.01}）
--->27配合=装配工。最小化（方法='nelder'）
28
最小化中的~/anaconda3/envs/py/lib/python3.6/site-packages/lmfit/minimizer.py（self、method、params、**kws）
1924 val.lower（）.startswith（用户方法））：
1925 kwargs['method']=val
->1926返回函数（**kwargs）
1927
1928
标量最小化中的~/anaconda3/envs/py/lib/python3.6/site-packages/lmfit/minimizer.py（self、method、params、**kws）
906其他：
907尝试：
-->908 ret=scipy_最小化（自我惩罚，变量，**fmin_kws）
909除AbortBitException外：
910通行证
TypeError:minimize（）获得意外的关键字参数“fit_kws”

有人知道如何为特定解算器添加关键字参数吗

版本信息： python:3.6.9
scipy:1.3.1

---

lmfit:0.9.12

将关键字参数传递给底层

scipy

解算器的最佳方法就是使用

# Note: valid but will not do what you want
fitter = lmfit.Minimizer(lm_min, params, fcn_args=(x, ydata), xatol=0.01)
fit = fitter.minimize(method='nelder')

或

这里的主要问题是

xatol

不是底层解算器

scipy.optimize.minimize（）

的有效关键字参数。相反，您可能想使用

tol

：

fitter = lmfit.Minimizer(lm_min, params, fcn_args=(x, ydata), tol=0.01)
fit = fitter.minimize(method='nelder')

或

在github中，我找到了以下解决方案：

fit = fitter.minimize(method='nelder', **{'options':{'xatol':4e-4}})

更新
正如@dashesy所提到的，这与写作相同：

fit = fitter.minimize(method='nelder', options={'xatol':4e-4})

---

这也适用于其他解算器选项。

只需传递字典，没有诸如

'fit_kws'

之类的关键字。正如我所说，我已经尝试使用**{xatol'：0.01}传递字典。对不起，我不是要说字典。只需通过

xatol=0.01

而不使用

**

它将作为字典

{'xatol'：0.01}

接收。也已经尝试过了，给出了相同类型的错误，但是对于xatol。您使用的是

lmfit

的哪个版本？前两个选项与我之前解释的不一样。这一论点确实是例外，并符合我的预期。我找到了另一个解决方案，我将在下面发布。顺便说一句，感谢您更改了标题，愚蠢的错误…这相当于

fit=fitter.minimize（method='nelder'，options={'xatol'：4e-4}}）

@dashesy:您是对的。相应地更新了我的答案。

fit = fitter.minimize(method='nelder', **{'options':{'xatol':4e-4}})

fit = fitter.minimize(method='nelder', options={'xatol':4e-4})