为什么 python 中的 scipy.optimze 中的 curve_Fit 在这段代码中表现得很奇怪？

Question

我用一段非常简单的代码遇到了这个奇怪的问题。 我看过无数的例子，它们似乎都运行良好，但出于某种原因，我的不......

我想要实现的是设置回归模型绘图开始的点。 我希望它是，比如说 5000，而不是零。 在另一端它工作正常，即如果我将回归设置为在所需的点结束，它会，但从零以外的任何其他点开始都不起作用。 如果我将“start”xFit1 设置为非零值，缩放会变得很奇怪，而绘图的开头只是保持为零。 可能发生了什么，有什么想法吗？

AVG_PNTSx = []
u = 0
p = 0
S_O = False

#Array creation

#Add each sample preparation result here manually:  
AVG_PNTSy = [14, 30, 64, 130, 300, 400, 1220, 2660, 4939, 10100, 10600, 10900, 10000, 22150, 45000]

#Auto creation of x-array based on y-array
for i in range(len(AVG_PNTSy)):
    u = (i*20001)+10000
    AVG_PNTSx.append(u)

#Exp Regression

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

xFit1 = np.arange(start,300000,1)

init_guess = [1,0.00001]

popt, pcov = curve_fit(func, AVG_PNTSx, AVG_PNTSy,init_guess)

#Plots
p3, = plt.plot((func(xFit1,*popt)))
plt.plot(AVG_PNTSx,AVG_PNTSy,"ro")  

提前致谢！

Answer 1

当您进行绘图时，您会忘记放置 X。

一个办法：

xFit2=np.arange(50000, 300000, 1)

#Plots
p3, = plt.plot(xFit2,(func(xFit2,*popt)))
plt.plot(AVG_PNTSx,AVG_PNTSy,"ro")