在 python 中使用 curve_fit 拟合曲线时出错

Question

我正在尝试使用 Scipy Curve_fit 函数将下一个函数拟合到一些数据中：

def sinugauss(x, A, B, C):
    exponente = A*(np.sin(x-B))**2
    return np.array([C/(np.exp(exponente))])

我有一个 33 点的数据集，但我一直收到这个错误：

Traceback (most recent call last):\
  File "D:Es_periodico_o_no.py", line 35, in <module>\
    res, cov = curve_fit(sinugauss,datos['x'],datos['y'])\
  File "D:\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py", line 789, in curve_fit\
    res = leastsq(func, p0, Dfun=jac, full_output=1, **kwargs)\
  File "D:\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py", line 414, in leastsq
    raise TypeError(f"Improper input: func input vector length N={n} must"\
TypeError: Improper input: func input vector length N=3 must not exceed func output vector length M=1

这是完整代码：

def sinugauss(x, Ventas, Inicio, Desv):
    exponente = Desv*(np.sin(x-Inicio))**2
    return np.array([Ventas/(np.exp(exponente))])

for index, row in real_df.iterrows():
    datos_y = np.array([row]).transpose()
    datos_x = np.array([range(len(datos_y))]).transpose()
    datos = pd.DataFrame(np.column_stack([datos_x,datos_y]),columns=['x','y'])
    res, cov = curve_fit(sinugauss,datos['x'],datos['y'])
    print(res)
    print(cov)

第一次迭代后出现错误，所有行都有 33 个非 nan 点。可能有零

谢谢

Answer 1

在函数sinugauss中，将return语句改为：

    return C/np.exp(exponente)

当你写 np.array([C/(np.exp(exponente))]) 时，你将表达式 C/np.exp(exponente) 包裹起来，它可能是一个形状为 (3,) 的数组，在一个形状为 (3,) 的二维数组中=15=]。这不是 curve_fit 期望函数的形状。

在 python 中使用 curve_fit 拟合曲线时出错

Error in Fitting a curve using curve_fit in python

python

scipy

curve-fitting