Question

因此，我的目标是将自己的数据点拟合为黑体曲线，但是遇到了困难。

我正在做的概要是

http://python4esac.github.io/fitting/example_blackbody.html

但他们使用随机数据，我正在尝试使用自己的CSV数据。

此数据为：

Wavelength
0.7,
0.865,
1.24,
1.61,
3.7,
4.05,

Radiance
0,
0.106718,
0.227031,
0.373527,
0.240927,
0.293215,

有没有让Python进入文件并使用这两列呢？到目前为止，我所尝试的一切都失败了。

我的代码如下

import csv
with open('PythonCode1.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',')
    for row in reader:

        from scipy.optimize import curve_fit
import pylab as plt
from pylab import plotfile, show, gca
fid=open('PythonCode1.csv','r')
import numpy as np
import matplotlib.cbook as cbook        
def blackbody_lam(lam, T):
    """ Blackbody as a function of wavelength (um) and temperature (K).

    """
    from scipy.constants import h,k,c
    lam = 1e-6 * lam # convert to metres
    return 2*h*c**2 / (lam**5 * (np.exp(h*c / (lam*k*T)) - 1))

    wa = np.linspace(0.1, 6, 100)   # wavelengths in um
T1 = 1000.
T2 = 2500.
y1 = blackbody_lam(wa, T1)
y2 = blackbody_lam(wa, T2)
ytot = y1 + y2

sigma = np.ones(len(wa)) * 1 * np.median(ytot)
ydata = ytot + csv.row[1].randn(len(wa)) * sigma


and returns

%run "d:\temp\k1339544\tmpskczzu.py"
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
R:\Canpy103.001\Canopy32\App\appdata\canopy-1.0.3.1262.win-x86\lib\site-    packages\IPython\utils\py3compat.pyc in execfile(fname, glob, loc)
    174             else:
    175                 filename = fname
--> 176             exec compile(scripttext, filename, 'exec') in glob, loc
    177     else:
    178         def execfile(fname, *where):

 d:\temp\k1339544\tmpskczzu.py in <module>()
     27 
     28 sigma = np.ones(len(wa)) * 1 * np.median(ytot)
---> 29 ydata = ytot + csv.rows[1].randn(len(wa)) * sigma
     30 
     31 # plot the input model and synthetic data

AttributeError: 'module' object has no attribute 'rows'

Answer 1

您可以提供自己的数据，而不是像设置示例中那样将wa和ydata设置为人工数据。

如果您将数据格式化为两列：

Wavelength,Radiance
0.7,0
0.865,0.106718
1.24,0.227031
1.61,0.373527
3.7,0.240927
4.05,0.293215

然后你可以用

来摄取它

data = np.loadtxt("PythonCode1.csv", delimiter=",", skiprows=1)
wa = data[:,0]
ydata = data[:,1]

这不能保证该功能可以适合您的数据（它不能，黑体功能缺少可调节的比例参数）或者适合会收敛，但这是最简单的方法来获得数据。

符合普朗克曲线的曲线

1 个答案: