尝试使用curve_fit来拟合3D高斯和获取广播问题（Python）

我今天花了至少两个小时试图让这个3D高斯拟合工作，但我一直没有成功！我的数据在一个名为“data”的NumPy数组中，data[x，y，z]给出函数在位置（x，y，z）上的值（所有位置都是非负值和整数值）。我正在尝试使用以下形式的3D高斯曲线进行拟合：

# Our function gauss_3d is a function w = f(x,y,z)
# Returns the value "w" of the 3D Gaussian at point (x,y,z)
def gauss_3d(x, y, z, amplit, x0, y0, z0, sig_x, sig_y, sig_z, offset):
    sum = offset + amplit*np.exp(-(((x-x0)**2/(2*sig_x**2)) + \
            ((y-y0)**2/(2*sig_y**2) + ((z-z0)**2/(2*sig_z**2)))))
    return sum

我的曲线拟合代码如下：

dim = data.shape

# Create meshgrid
XX, YY, ZZ = np.meshgrid(np.arange(dim[2]), np.arange(dim[1]), np.arange(dim[0]))

# Create data_in, which consists of (x, y, z) points. data_in has shape (392,3)
#     i.e. 392 points of the form (x, y, z), where x,y,z are non-negative integers
data_in = np.vstack((XX.ravel(),YY.ravel(),ZZ.ravel())).T

# Create data_out, which is the ravelled data. data_out has shape (392,)
data_out = data.ravel()
print(data_in)

p_param, p_cov = opt.curve_fit(gauss_3d, data_in, data_out)
print("Fitted params:")
print(p_param)

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但是，目前我收到错误“ValueError:操作数无法与形状（392,3）（392，）”一起广播。我检查了文档，它说Y和X必须有相同的维度M，在我的例子中，它们都有392作为第一个维度M=392。那么这为什么不起作用呢？数据必须有维度（392，3），否则，我不能把（x，y，z）值放在那里。

看一看，因为它的实际工作原理与直觉所暗示的略有不同。@mikuszefski我现在明白我的错误了。非常感谢。欢迎干杯