基于lmfit-python的曲线拟合

我是python新手，尝试使用lmfit拟合数据。以下是lmfit教程： 这是我的代码（基于上面链接中解释的代码）：

问题: 它为行返回model-y返回语法错误

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如果您能告诉我正确的方向，我将不胜感激。

您忘记了前一行中的右括号“）”（结果=…）。开始括号和结束括号不平衡，导致语法错误。

我认为前一行中的括号有问题。这将导致返回值包含在公式中。我想结尾少了一个）

import numpy as np
import lmfit 
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import exp, sqrt, pi
from lmfit import minimize,Parameters,Parameter,report_fit

data=np.genfromtxt('test.txt',delimiter=',')

x=data[:,][:,0]
y=data[:,][:,1]

def fcn2fit(params,x,y):
    """model decaying sine wave, subtract data"""
    S1=params['S1'].value
    t0=params['t0'].value
    T1=params['T1'].value
    S2=params['S2'].value
    T2=params['T2'].value

    model = 1-(1-S1)*exp(-(x-t0)/T1)+S2*(1-exp(-(x-t0)/T2)
    return model - y  

params = Parameters()
params.add('S1', value=0.85, min=0.8, max=0.9)
params.add('t0', value=0.05, min=0.01, max=0.1)
params.add('T1', value=0.2, min=0.1, max=0.3)
params.add('S2', value=0.03, min=0.01, max=0.05)
params.add('T2', value=0.3, min=0.2, max=0.4)

result = minimize(fcn2fit, params, args=(x,y))
final = y + result.residual

report_fit (params)

try:
    import pylab
    pylab.plot(x,y, 'k+')
    pylab.plot(x,final, 'r')
    pylab.show()
except:
    pass