Curve fitting ValueError:使用optimize.curve时，操作数无法与形状（0）（26）一起广播

我正在尝试为脚本生成的某些数据获取一个最合适的行。这就是我所拥有的：

import numpy as np
import scipy as sp
.
.
.
def func(x, a, b, c):
    return a*np.exp(-b*x) + c
popt, pcov = sp.optimize.curve_fit(func, numgelt, turnsG)

我不断地发现这个错误：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0) (26)

我已经检查过了，两个阵列（numgelt和turnsG）的大小完全相同。我还确保了条目是浮动的。谢谢大家!

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0) (26)

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表示第一个数组的长度为0。从你的帖子来看，最明显的是这种情况和引起错误的原因

我也遇到了同样的问题，直到我意识到我一直在使用列表而不是Numpy数组。转换为数组为我解决了这个问题。

猜猜这可能是正确答案的原因：我相信在iterables之间可能存在一些内部加法，在列表的情况下，这些加法被视为串联，而不是逐元素加法。根据错误消息，我认为不会立即发现错误，但这是列表和数组之间的明显区别。天哪，我不敢相信如此简单的修复会导致如此模糊的错误！谢谢你的发帖！！！我在

numpy.leastsq（）

中遇到了同样的问题，将我的x/y列表参数和初始参数包装在

np.array（）

中解决了这个问题。可能是将初始参数乘以x/y数组，因此如果其中一个是列表（维度

0

），而另一个是数组，则会得到此维度不匹配错误。如果numpy只是说“这不是一个数组，维度=0！”或其他什么的话，那就太好了！