import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lmfit import Model,Parameters


f2= "KELT_N16_lc_006261_V01_west_tfa.dat"    
t2="TIMES"   # file name

NewData2 = np.loadtxt(t2, dtype=float, unpack=True)
NewData = np.loadtxt(f2,dtype=float, unpack=True, usecols=(1,))

flux = NewData   
time= NewData2

new_flux=np.hstack([flux,flux])

# fold
period = 2.0232               # period (must be known already!)

foldTimes = ((time)/ period)  # divide by period to convert to phase
foldTimes = foldTimes % 1   # take fractional part of phase only (i.e. discard whole number part)


new_phase=np.hstack([foldTimes+1,foldTimes])

print len(new_flux)
print len(new_phase)


def Wave(x, new_flux,new_phase):
    wave = new_flux*np.sin(new_phase+x)
    return wave
model = Model(Wave)
print "Independent Vars:", model.independent_vars
print "Parameters:",model.param_names
p = Parameters()
p.add_many(('new_flux',13.42, True, None, None, None) )   
p.add_many(('new_phase',0,True, None, None, None) )   

result=model.fit(new_flux,x=new_phase,params=p,weights= None)


plt.scatter(new_phase,new_flux,marker='o',edgecolors='none',color='blue',s=5.0, label="Period: 2.0232  days")   
plt.ylim([13.42,13.54])
plt.xlim(0,2)
plt.gca().invert_yaxis()
plt.title('HD 240121 Light Curve with BJD Correction')
plt.ylabel('KELT Instrumental Magnitude')
plt.xlabel('Phase')
legend = plt.legend(loc='lower right', shadow=True)
plt.scatter(new_phase,result.best_fit,label="One Oscillation Fit", color='red',s=60.0)
plt.savefig('NewEpoch.png')
print result.fit_report()

Я пытаюсь приспособить синусоидальную функцию к фазированным данным кривой блеска для исследовательского проекта. Тем не менее, я не уверен, где я иду не так, и я полагаю, что это зависит от моих параметров. Похоже, что подгонка имеет слишком большую амплитуду и слишком длинный период. Любая помощь будет оценена. Спасибо!

Вот как сейчас выглядит график (попытка подгонки функции синуса к моему набору данных):