Python Scipy曲线拟合：提供的函数不返回有效的浮点值

虽然我经常访问这里，但这是我的第一篇帖子，如果格式不正确，请原谅

我试图在一个方程上使用Scipy曲线拟合，这个方程似乎只适用于一小部分输入。我还不能发布图片，但下面是一个基本公式的链接。当我尝试曲线拟合该方程时，我得到“错误：提供的函数不返回有效的浮点”。我对python还不是很有经验，但我猜出于某种原因，曲线拟合需要太多的步骤，并且运行到一个NaN区域

这个问题我已经研究了一段时间了，但我已经没有主意了。我是做错了还是有其他的技巧/工具需要我去尝试

这里是github上笔记本的另一个链接。如果您感兴趣，向下滚动大约一半至标题“2.曲线拟合”

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感谢您的关注。

在这种情况下，通常最好从一个小玩具问题开始，它会再现错误

这个特定的错误可能来自于。虽然很神秘，但它试图将函数的输入转换为一个浮点数组（NPY_DOUBLE），如果失败，则抛出一个错误

好的，下面是如何触发错误：

In [3]: import numpy as np

In [4]: from scipy.optimize import curve_fit

In [5]: x = np.array([1.0, 2., 3, 4.])

In [6]: y = x

In [7]: def f(x, a):                       # try a nan
   ...:     return np.nan
   ...: 

In [9]: curve_fit(f, x, y, 2.0)
/home/br/virtualenvs/scipy-dev/local/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.py:604: OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated
  category=OptimizeWarning)
Out[9]: (array([ 2.]), array([[ inf]]))

不，

nan

s产生一些不同的输出。让我们尝试一个字符串：

In [10]: def g(x, a):
   ....:     return 'nonsense'
   ....: 

In [11]: curve_fit(g, x, y, 2.0)
<snip>
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'numpy.ndarray'

[10]中的

def g（x，a）：
..：返回“胡说八道”
....: 
[11]：曲线拟合（g，x，y，2.0）
TypeError:-：“str”和“numpy.ndarray”的操作数类型不受支持

也有不同的错误。好的，让我们尝试一个复数：

In [12]: def h(x, a):
   ....:     return 1j
   ....: 

In [13]: curve_fit(h, x, y, 2.0)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
TypeError: Cannot cast array data from dtype('complex128') to dtype('float64') according to the rule 'safe'
<snip>

error: Result from function call is not a proper array of floats.

[12]中的

：def h（x，a）：
..：返回1j
....: 
[13]：曲线拟合（h，x，y，2.0）
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
TypeError:无法根据“安全”规则将数组数据从dtype（'complex128'）强制转换为dtype（'float64'）
错误：函数调用的结果不是正确的浮点数组。

宾果。现在，我将开始检查函数是否在某些输入的复杂平面内游移。

我发现对于拟合因某些输入值而中断的模型非常有用-它比scipy模块更健壮。另外，如果你有一个单独的分子和分母，你也应该使用两个参数。