Python RuntimeError:未找到最佳参数：函数调用数已达到maxfev=800

我有一个图像，我在其中选择一个randow行，并尝试在该行拟合高斯曲线。我正在使用scipy.optimize curve_fit method拟合高斯曲线

randow行的拾取是根据数组向量[10,20,40,60,100]进行的，这意味着在第一次尝试中，我在该图像中拾取10个randow行（因此，10个高斯拟合），然后选择更多行，依此类推

大多数时候，代码都在工作，但是，有时我会遇到一个错误（特别是当行数很大时：大约60行或更多），这表示找不到最佳参数

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我在stackoverflow中发现了一些类似的帖子，但仍然无法解决这个问题。使用曲线拟合方法时，似乎经常出现此问题

激光束，有可能吗？；-）

无论如何，问题可能是被选中的行“很难”按函数拟合高斯曲线。我的第一个建议是调试（例如使用python的模块）以查看错误是否只在特定行上弹出

我的第二个建议是更改曲线拟合的初始猜测。从可以进行曲线拟合的行中，您应该能够提取一些参数。在其他行上，高斯分布的平均值处于大致相同的位置，且精度变化也不会太大。一个好的初始猜测肯定会有助于曲线拟合

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如果您想分析这个问题，我肯定会同时做两件事：尝试查找800次迭代后曲线拟合失败的行。然后通过更改初始猜测来查看曲线拟合是否有效。

您可以使用signal.argrelmax来查找局部最大值，这是gaussiansArghhh该死激光束中心的最佳候选。。。！