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运行下面的代码,
x = np.array([50.849937, 53.849937, 56.849937, 59.849937, 62.849937, 65.849937, 68.849937, 71.849937, 74.849937, 77.849937, 80.849937, 83.849937, 86.849937, 89.849937, 92.849937])
y = np.array([410.67800, 402.63800, 402.63800, 386.55800, 330.27600, 217.71400, 72.98990, 16.70860, 8.66833, 40.82920, 241.83400, 386.55800, 394.59800, 394.59800, 402.63800])
def f(om, a, i , c):
return a - i*np.exp(- c* (om-74.)**2)
par, cov = curve_fit(f, x, y)
stdev = np.sqrt(np.diag(cov) )
产生这个图表,
具有以下参数和标准差:
par = [ 4.09652163e+02, 4.33961227e+02, 1.58719772e-02]
stdev = [ 1.46309578e+01, 2.44878171e+01, 2.40474753e-03]
但是,当尝试将此数据拟合到以下函数时:
def f(om, a, i , c, omo):
return a - i*np.exp(- c* (om-omo)**2)
它不起作用,它产生的标准偏差为
stdev = [inf, inf, inf, inf, inf]
有什么办法可以解决这个问题吗?
最佳答案
看起来它没有收敛(参见 this 和 this )。尝试添加一个初始条件,
par, cov = curve_fit(f, x, y, p0=[1.,1.,1.,74.])
结果是
par = [ 4.11892318e+02, 4.36953868e+02, 1.55741131e-02, 7.32560690e+01])
stdev = [ 1.17579445e+01, 1.94401006e+01, 1.86709423e-03, 2.62952690e-01]
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!