如何使用lmfit生成可替换sigma和n参数的不同模型？

问题根源在于functools.partial的位置参数绑定逻辑：你直接按位置传入sigma和n，会错误地将它们绑定到PnE的前两个参数（E和sigma），导致lmfit.Model解析时，把原本的拟合参数E_k识别为未定义变量。

以下是两种可行的解决方案：

方法一：使用关键字参数固定目标参数 #

通过functools.partial的关键字参数绑定，明确指定要固定的sigma和n，避免位置混淆：

import functools
from lmfit import Model
import numpy as np

def PnE(E, sigma, n, E_k, overlap):
    return ((1+np.exp(-(E_k-E)*sigma))**n*overlap)

def fit_PnE(sigma, n):
    # 用关键字参数固定sigma和n，保留E、E_k、overlap为拟合相关参数
    G = functools.partial(PnE, sigma=sigma, n=n)
    model = Model(G)
    return model

方法二：嵌套函数直接固定参数 #

通过定义内部函数，直接引用外部传入的sigma和n，逻辑更直观：

from lmfit import Model
import numpy as np

def PnE(E, sigma, n, E_k, overlap):
    return ((1+np.exp(-(E_k-E)*sigma))**n*overlap)

def fit_PnE(sigma, n):
    def fixed_PnE(E, E_k, overlap):
        return PnE(E, sigma, n, E_k, overlap)
    model = Model(fixed_PnE)
    return model

两种方法都能实现固定sigma和n的需求，让lmfit正确识别E（自变量）、E_k、overlap为拟合参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IGY