在python中使用curve_fit拟合曲线的误差
在python中使用curve_fit拟合曲线的误差
提问于 2021-09-16 16:51:18
--我试着用Curve_fit函数：将下一个函数放入一些数据中
def sinugauss(x, A, B, C):
exponente = A*(np.sin(x-B))**2
return np.array([C/(np.exp(exponente))])--我有33个点的数据集，但我一直收到这样的错误：
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这是完整的代码：
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)这个错误从第一次迭代开始，所有的行都有33个而不是nan点。可能会有零
谢谢
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-09-16 17:23:35
在函数sinugauss中，将返回语句更改为：
return C/np.exp(exponente)在编写np.array([C/(np.exp(exponente))])时，您正在将表达式C/np.exp(exponente)包装起来，该表达式可能是带有形状的数组(例如(3,) )，封装在带有形状(1, 3)的二维数组中。这不是curve_fit从您的函数中期望的形状。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69212304
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