两个预定义函数的组合（分段）function

Question

我目前正在制作一个自定义 function ，我最终将输入 scipy.optimize.curve_fit() 以进行自定义曲线拟合。 我的曲线合身将像一个凹凸。 高斯上升和指数下降，拼凑在高斯的最高点。 我已经定义了一个高斯和一个指数 function，目前正在尝试定义一个组合（） function。 这是我到目前为止所拥有的：

    def exp(x, a, b, c):
          return a * np.exp((-b * x) + c)
    def gauss(x,d,e,f):
          return d * np.exp(-((x-e)**2)/(2*(f**2)))
    def combo(x,a,b,c,d,e,f):
          ex = exp(x,a,b,c)
          ga = gauss(x,d,e,f)
    num = np.arange(0,1000,1)
    test =combo(num,1,2,3,10,4,3)

我尝试在组合 function 中使用 if 语句（如果 x<d: return ga），但我收到错误消息：“具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或a.all()”。 也许这是解决方案，但我不确定如何使用它。

Answer 1

def combo(x,a,b,c,d,e,f, dtype=np.float64):
    def gauss(x,d,e,f):
        return d * np.exp(-((x-e)**2)/(2*(f**2)))
    def exp(x, a, b, c):
        return a * np.exp((-b * x) + c)
    result = np.piecewise(
        x,
        [x <= e,x > e],
        [lambda x: gauss(x,d,e,f), lambda x: exp(x,a,b,c)],
    )
    return result

Answer 2

我认为使用numpy执行此操作的最佳方法是使用数组切片。 首先，将test数组创建为高斯数组，然后找到它达到最大值的索引，然后用指数 function 计算的值替换从该点开始的数组：

def exp(x, a, b, c):
      return a * np.exp(-c * (x-b))
def gauss(x, a, b, d):
      return a * np.exp(-((x-b)**2)/(2*(d**2)))
def combo(x, a, b, c, d):
    y = gauss(x, a, b, d)
    g_max_ind = y.argmax()
    y[g_max_ind+1:] = exp(x[g_max_ind+1:], a, b, c)
    return y
num = np.arange(-50, 50, 0.5)
test = combo(num, 10, 4, 3, 3)

我假设你希望这个 function 是连续的，所以我改变了你的参数，使输入到exp和gauss的值彼此一致，我改变了arange参数，所以 plot 更有意义。 如果我误解了，请告诉我，我可以纠正。

Output：