使用Curve_fit的Python非線性回歸錯誤

Question

我正在嘗試使用scipy.optimize.curve_fit獲得3個未知參數的函數。 我從以下Scipy文檔中獲取了示例代碼： https : //docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generation/scipy.optimize.curve_fit.html

我使用簡單的數據並將其繪制：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

xdata = np.array([4.2, 8.5, 10.3, 17.2, 20.7, 38.2, 75.6, 850, 1550])     
ydata = np.array([83.3, 53.3, 44.8, 32.6, 28.1, 19.5, 11.5, 5.7, 5.3]) 

plt.plot(xdata, ydata, 'b-', label='data')

這是函數和其余代碼：

def func(x, a, b, c):
    return x*(a*(1-m.exp(-b/x))+c*m.exp(-b/x))-x*c

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
popt

plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r-',
         label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt))
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, bounds=(0, [3., 1., 0.5]))
popt

plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'g--',
         label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt))

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()

我得到下面的錯誤。

TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe'

以及所有錯誤詳細信息：

error: Result from function call is not a proper array of floats.

我嘗試了xdata = np.array( ... , dtype='float64') ，並嘗試了在該線程上提出的所有解決方案，但均未成功： 無法將數組數據從dtype（'O'）轉換為dtype（'float64'）

有什么建議和想法可以使這種回歸有效嗎？

Answer 1

這段代碼對我來說沒有錯誤執行（ 注意：我將m.exp更改為np.exp ）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

xdata = np.array([4.2, 8.5, 10.3, 17.2, 20.7, 38.2, 75.6, 850, 1550])     
ydata = np.array([83.3, 53.3, 44.8, 32.6, 28.1, 19.5, 11.5, 5.7, 5.3]) 
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(xdata, ydata, 'b-', label='data')
def func(x, a, b, c):
    return x*(a*(1-np.exp(-b/x))+c*np.exp(-b/x))-x*c

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)

plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r-',
         label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt))

popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, bounds=(0, [3., 1., 0.5]))

ax.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'g--',
         label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt))

ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.legend()
plt.show()

盡管擬合度很差：

我正在使用python 3.5.4：

matplotlib                2.2.0
numpy                     1.14.2
scipy                     1.0.0