Python 类型错误：输入不正确：N=3不能超过M=1，不确定是什么'；我的尺寸有问题吗？

我正在尝试将洛伦兹曲线拟合到数据集中的一个峰值

我们得到了高斯函数的拟合，除了实际的拟合方程外，代码非常相似，所以我不确定哪里出了问题。当我使用

曲线拟合时，我不明白为什么尺寸会有问题

下面是我的相关代码片段，以便更好地了解我所说的内容

读取CSV文件并对其进行修剪

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

#reading in the csv file 

with open("Data-Oscilloscope.csv") as csv_file: 

    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=",")
    time =[]
    voltage_raw = [] 

    for row in csv_reader:
        time.append(float(row[3]))
        voltage_raw.append(float(row[4]))
        print("voltage:", row[4])

#trimming the data 

trim_lower_index = 980
trim_upper_index = 1170

time_trim = time[trim_lower_index:trim_upper_index]
voltage_trim = voltage_raw[trim_lower_index:trim_upper_index]


#x is just the x values, a is the amplitude, x0 is the central value, and f is the full width at half max

def lorentz_function(x, a, x0,f):
    w = f/2 #half width at half max
    return a*w/ [(x-x0)**2+w**2]

popt, pcov = curve_fit(lorentz_function, time_trim, voltage_trim, p0=[1,.4,0.1])


给定的高斯拟合

#fitting the gaussian function 

def gauss_function(x, a, x0, sigma):
    return a*np.exp(-(x-x0)**2/(2*sigma**2))


popt, pcov = curve_fit(gauss_function, time_trim, voltage_trim, p0=[1,.4,0.1])
perr = np.sqrt(np.diag(pcov))

#plot of the gaussian fit 

plt.figure(2)
plt.plot(time_trim, gauss_function(time_trim, *popt), label = "fit")
plt.plot(time_trim, voltage_trim, "-b")
plt.show()


我尝试的洛伦兹式贴合

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

#reading in the csv file 

with open("Data-Oscilloscope.csv") as csv_file: 

    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=",")
    time =[]
    voltage_raw = [] 

    for row in csv_reader:
        time.append(float(row[3]))
        voltage_raw.append(float(row[4]))
        print("voltage:", row[4])

#trimming the data 

trim_lower_index = 980
trim_upper_index = 1170

time_trim = time[trim_lower_index:trim_upper_index]
voltage_trim = voltage_raw[trim_lower_index:trim_upper_index]


#x is just the x values, a is the amplitude, x0 is the central value, and f is the full width at half max

def lorentz_function(x, a, x0,f):
    w = f/2 #half width at half max
    return a*w/ [(x-x0)**2+w**2]

popt, pcov = curve_fit(lorentz_function, time_trim, voltage_trim, p0=[1,.4,0.1])


运行此命令时，我收到一个错误，该错误表示：

在leastsq raise TypeError中（“不正确的输入：N=%s不能超过M=%s%”（N，M））
类型错误：输入不正确：N=3不得超过M=1

我可能错过了一些非常明显的东西，但就是看不见

提前谢谢！
编辑：我已经看了其他类似的问题，并查看了它们的解释，但看不出这些问题如何与我的代码相匹配，因为我输入的参数和维度的数量应该很好，因为它们适用于高斯拟合。
您没有显示完整的回溯/错误，所以我只能猜测它发生在哪里。它可能正在查看洛伦兹函数返回的结果，并发现维度是错误的。因此，虽然错误是由函数产生的，但测试是在它的调用者中进行的（在本例中是一到两级）

curve\u fit
将任务传递给
leastsq
，该任务从以下内容开始：

def optimize.leastsq(
    func,
    x0,
    args=(), ...

    x0 = asarray(x0).flatten()
    n = len(x0)
    if not isinstance(args, tuple):
        args = (args,)
    shape, dtype = _check_func('leastsq', 'func', func, x0, args, n)
    m = shape[0]

    if n > m:
        raise TypeError('Improper input: N=%s must not exceed M=%s' % (n, m))

我猜
\u check\u func
会

 res = func(x0, *args)     # call your func with initial values

并返回
res
的形状。错误表明基于
x0
的形状的预期与
func
的结果不匹配

我猜对于3个元素的
p0
，它会抱怨函数返回了1个元素的结果（由于
[]
）

洛伦兹是你的职责。您没有测试输出形状，因此它不会引发此错误。
在
返回a*w/[（x-x0）**2+w**2]
中，您希望方括号做什么？啊，谢谢！我没注意到我是那样把方程式打出来的。有道理为什么它现在不起作用了哈哈！Tysm:）另外，您是否验证了
时间微调
和
电压微调
是否包含您期望的数据？错误消息似乎在抱怨您试图拟合三个参数，但只有一个数据点。是的，我已经验证了这一点。从我的方程式中去掉方括号就解决了这个问题！现在我想知道为什么错误会以这种奇怪的方式被报告。相反，我希望它告诉您
lorentz_函数
中的
TypeError
。不管怎样，很高兴我能帮上忙。