如何使用scipy.optimize.curve_fit进行曲线拟合

Question

我对Python很陌生。 我想使用curve_fit对我的数据进行指数拟合。 这是我的代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

xdata= np.array('1, 8, 8, 21, 31, 42, 63, 64, 81, 110, 156, 211, 301, 336, 735')
ydata = np.array('0.018, 0.0164, 0.0042, 0.0072, 0.0108, 0.0044, 0.0035, 0.0036, 0.0042, 0.0051, 0.0019, 0.0042, 0.0019, 8e-4, 2e-4')

def func(x,a,b,m,n):
    return a*np.exp(m*x)+b*np.exp(n*x)

curve_fit(func, xdata, ydata)

我收到类型错误说明：“ ufunc'multiply'不包含签名匹配类型为dtype（'

有人可以帮我吗？ 另外，我想设置一个约束，使参数a和b加到1。

谢谢。

Answer 1

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

xdata= np.array([1, 8, 8, 21, 31, 42, 63, 64, 81, 110, 156, 211, 301, 336, 735])
ydata = np.array([0.018, 0.0164, 0.0042, 0.0072, 0.0108, 0.0044, 0.0035, 0.0036, 0.0042, 0.0051, 0.0019, 0.0042, 0.0019, 8e-4, 2e-4])

def func(x,a,b,m,n):
    return a*np.exp(m*x)+b*np.exp(n*x)

curve_fit(func, xdata, ydata)

不幸Covariance of the parameters could not be estimated