Python 3.x scipy.optimize.curve_与条件拟合

我使用Python+NumPy+SciPy来根据数据确定方程的系数。方程式定义如下：

def func (x, a,b,c,d):
    if x < d:
        return 0
    else:
        return a * ( 1 - np.exp( - b * (x - c) ** d)

它工作正常，因为

x

的值范围是由条件定义的， 但是有没有更好的方法呢

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理想情况下，make甚至可以阻止计算

a*（1-np.exp（-b*（x-c）**d）

def func (x, a,b,c,d):
    return np.where ( x < c,
        0 ,
        a * ( 1 - np.exp( - b * (x - c) ** d) )
    )

def func (x, a,b,c,d):
    return np.where ( x < c,
        0 ,
        a * ( 1 - np.exp( - b * np.abs( x - c) ** d) )
    )