梯形1D

class astropy.modeling.functional_models.Trapezoid1D(amplitude=1, x_0=0, width=1, slope=1, **kwargs)

基类：Fittable1DModel

一维梯形模型。

参数:

amplitude : floatPython ：浮点

梯形振幅

x_0 : floatPython ：浮点

梯形中心位置

width : floatPython ：浮点

梯形恒定部分的宽度。

slope : floatPython ：浮点

梯形尾部坡度

其他参数:

fixed : dict ，可选Python：Dict，可选

字典 {{parameter_name: boolean}} 在拟合过程中不能改变的参数。True表示参数保持不变。或者 fixed 可以使用参数的属性。

tied : dict ，可选Python：Dict，可选

字典 {{parameter_name: callable}} 链接到其他参数的参数。字典值是提供链接关系的可调用项。或者 tied 可以使用参数的属性。

bounds : dict ，可选Python：Dict，可选

字典 {{parameter_name: value}} 参数的上下界。键是参数名。值是一个长度为2的列表或元组，为参数提供所需的范围。或者 min 和 max 可以使用参数的属性。

eqcons : list ，可选Python：列表，可选

长度函数列表 n 这样的话 eqcons[j](x0,*args) == 0.0 在一个成功优化的问题中。

ineqcons : list ，可选Python：列表，可选

长度函数列表 n 这样的话 ieqcons[j](x0,*args) >= 0.0 是一个成功优化的问题。

参见

Box1D, Gaussian1D, Moffat1D

实例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from astropy.modeling.models import Trapezoid1D

plt.figure()
s1 = Trapezoid1D()
r = np.arange(-5, 5, .01)

for factor in range(1, 4):
    s1.amplitude = factor
    s1.width = factor
    plt.plot(r, s1(r), color=str(0.25 * factor), lw=2)

plt.axis([-5, 5, -1, 4])
plt.show()

(png, svg, pdf)

属性摘要

amplitude
input_units	此属性用于指示evaluate方法所需的单元或单元集，并返回将输入映射到单元（或 None 如果接受任何单位）。
param_names	描述此类型模型的参数的名称。
slope
width
x_0

方法总结

evaluate(x, amplitude, x_0, width, slope)

一维梯形模型函数。

属性文档

amplitude = Parameter('amplitude', value=1.0)

input_units

param_names = ('amplitude', 'x_0', 'width', 'slope')

描述此类型模型的参数的名称。

此元组中的参数与初始化特定类型的模型时应传入的顺序相同。某些类型的模型，如多项式模型，根据模型的某些其他属性（如阶数）有不同数量的参数。

定义自定义模型类时，此属性的值由 Parameter 在类中定义的body属性。

slope = Parameter('slope', value=1.0)

width = Parameter('width', value=1.0)

x_0 = Parameter('x_0', value=0.0)

方法文件

static evaluate(x, amplitude, x_0, width, slope)

一维梯形模型函数。