pythonによる最小二乗法・最適化問題 ＧＵＩプログラミング

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pythonの基本

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pythonによる最適化GUIプログラミング

a) 基本

1. CSVファイルの読み込みとグラフプロット
   　01-readcsv.py 
    
   　02-plotcsv.py
   　

b) numpy.polyfit() 

1. 多項式最小二乗法
     03-polynomial-lsq.py  
   y
2. グラフにプロット
     04-polynomial-lsq-plot.py  
   

c) scipy.optimize.leastsq()

1. 多項式最小二乗法を行い、グラフにプロット
     05-leastsq-plot.py
2. フィッティング範囲を指定
     06-leastsq-plot-range.py
3. フィッティング範囲を起動時引数で変える
     07-leastsq-plot-range-arg.py  
   

c-2) scipy.optimize.fsolve()
      scipy.optimize.leastsq()
直列抵抗、shunt抵抗のあるダイオードの等価回路モデルでI-V特性をフィッティング。
I-V特性を求めるために、方程式の解を求めるscipy.optimize.fsolve() を使う。
最小二乗法はscipy.optimize.minimize()を使う (simplex法)。

1.  プログラム 07b-diodeiv-leastsq.py
    データ　diodeiv.csv
    実行:  python 07b-diodeiv-leastsq.py diodeiv.csv 
    

d) tkinterを使い、ファイル選択、フィッティング範囲などを指定する部分をGUI化する

1. tkinterを使ってGUIインターフェースを作る (最小二乗は関係なし)
     08-GUI-tkinter.py 
   
2. GUIでファイル選択をして最小二乗
     09-leastsq-GUI.py
3. GUIで条件設定をして最小二乗を行う
   初期設定をinifile形式の設定ファイルから読み込む (未完)。
   注意： Anacondaを使っている場合でも、configparserのインストールが必要
     10-leastsq-GUI-inifile.py
   
    
4. tkinterのcanvasにmatplotlibを表示
     11-leastsq-GUI-tkmatplot.py
   
5.