Lorentzain classification 파이썬구Lorentzain classification 지표를 직접 계산해서 투자해주는 트레이딩 프로그램을 만드려고 하는데요 아무리 혼자서 파이썬으로 구현해 보려고 해도 실제 트레이딩 뷰에서

Lorentzain classification 파이썬구

Lorentzain classification 지표를 직접 계산해서 투자해주는 트레이딩 프로그램을 만드려고 하는데요, 아무리 혼자서 파이썬으로 구현해 보려고 해도 실제 트레이딩 뷰에서...

매혹적인 주제! 🌙

로렌츠 분류는 천문학에서 스펙트럼을 기반으로 천체를 분류하는 데 사용되는 방법입니다. 특수 상대성 이론의 기초를 놓은 네덜란드 물리학자 Hendrik Lorentz의 이름을 따서 명명되었습니다.

Python에서는 NumPy SciPy 및 Pandas와 같은 라이브러리의 조합을 사용하여 Lorentzian 분류를 구현할 수 있습니다. 기본 예는 다음과 같습니다.

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import pandas as pd
` ``
다음으로 Lorentzian 프로파일을 나타내는 함수를 정의하겠습니다.
```python
def lorentzian(x x0 gamma 진폭)
"""Lorentzian 프로필 함수"""
반환 진폭 / (1 + ((x - x0) / 감마) 2)
```
이 함수는 4개의 인수를 사용합니다

`x` 독립 변수(예: 파장)
`x0` 중심 파장
`gamma` 반치폭(HWHM)
`진폭` 피크 강도

이제 분류를 보여주기 위해 몇 가지 샘플 데이터를 만들어 보겠습니다.
```python
# 일부 샘플 데이터 생성(서로 다른 스펙트럼 프로필을 가진 세 개의 객체)
x_data = np.linspace(4000 7000 1000) # 파장 범위
y_data1 = lorentzian(x_data 5000 100 1) # 객체 1 Lorentzian profile
y_data2 = np.sin(x_data / 2000) # 객체 2 정현파 프로파일
y_data3 = np.exp(-(x_data - 6000) 2 / (2 500 2)) # 객체 3 가우스 프로필

# 데이터를 DataFrame에 쌓습니다.
df = pd.DataFrame({'x' x_data 'y1' y_data1 'y2' y_data2 'y3' y_data3})
```
이제 `scipy.optimize.curve_fit` 함수를 사용하여 각 객체의 스펙트럼을 Lorentzian 프로필에 맞출 수 있습니다
`` `python
# Lorentzian 프로파일을 사용하여 각 객체의 스펙트럼을 맞춥니다.
popt1 _ = curve_fit(lorentzian df'x' df'y1' p0=5000 50 1)
popt2 _ = curve_fit(lorent

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