Я пытаюсь подобрать два развертки, которые принимают распределение Фраунгофера. Пожалуйста, помогите мне понять фрагмент моего кода, чтобы он работал лучше, потому что он меняет настройку, но я не знаю почему! Я имею в виду именно эту строку:
if MaxIndexup>MaxIndexdown: FitDataup = TempData.loc[TempData["Field (Oe)"] https://en.wikipedia.org/wiki/Fraunhofer_diffraction; also see the Guassian section
def Fraunup(x, Imaxup, Lambda, M, CorrectedBitSize):
y1 = Imaxup * abs(2*sp.jv(1,((float(CorrectedBitSize)*(2*abs(Lambda) + 2*dN + dF)*(x+M))/(phi0*math.pow(10,10))))/((float(CorrectedBitSize)*(2*Lambda + 2*dN + dF)*(x+M))/(phi0*math.pow(10,10))))
return y1
def Fraundown(x, Imaxdown, Lambda, M, CorrectedBitSize):
y2 = Imaxdown * abs(2 * sp.jv(1, ((float(CorrectedBitSize) * (2 * abs(Lambda) + 2 * dN + dF) * (x + M)) / (phi0 * math.pow(10, 10)))) / ( (float(CorrectedBitSize) * (2 * Lambda + 2 * dN + dF) * (x + M)) / (phi0 * math.pow(10, 10))))
return y2
Iparamup = 1.5 * TempData["Ic+ (mA)"].max()
Iparamdown = 1.5 * TempData2["Ic+ (mA)"].max()
Lambparam = (0.00000009)
Mparam = (200 / CorrectedBitSize_Squared) #gives you H_shift
#Create the Model and add specfic parameters. M deals with the H_Shift
modelup = Model(Fraunup)
params = modelup.make_params()
params.add('Imaxup',value=Iparamup)
params.add('Lambda',value=Lambparam)
params.add('M',value=np.mean(Mparam),min=0,max=500)
modeldown = Model(Fraundown)
params = modeldown.make_params()
params.add('Lambda',value=Lambparam)
params.add('M',value=np.mean(Mparam),min=0,max=500)
params.add('Imaxdown', value=Iparamdown)
if MaxIndexup>MaxIndexdown:
FitDataup = TempData.loc[TempData["Field (Oe)"]
