在解决非线性拟合问题的时候，采用curve_fit函数遇到了问题，代码如下：
意图是先用函数得到观测值，再通过curve_fit拟合函数查看拟合效果
错误提示：
如何修改呢，我在书上看到的使用形式都是curve_fit(function,xdata,ydata)的形式
1条回答 默认 最新
- 2021-07-12 11:41回答 1 已采纳 曲线拟合也是一种最优化算法，有成熟的数值优化算法，如trust-region-reflective'和 'levenberg-marquardt，这些成熟的算法在python中实现，要想自己写出程序，
- 2022-02-22 22:19回答 1 已采纳 发现问题了，修改关键词"D23""D24"为“#D23”“#D24”，解决。
- 2023-03-03 17:29回答 1 已采纳 “Devil组”引证GPT后的撰写：要在优化过程中同时使用 Levenberg-Marquardt（LM）方法和参数边界，则可以考虑使用其他的优化库，例如 lmfit 或 cma-es。 lmfit
- 2023-04-18 08:00微小冷的博客 尽管`curve_fit`的参数列表中，只给出了`xdata, ydata`作为拟合参数，而`xdata`只有一组，但`curve_fit`是具备多元拟合潜力的。
- 2022-10-12 19:04回答 2 已采纳 x数组没有排序，最小值索引7，最大值索引8，直线就是这两点的连线。建议将 yvals = dfin(x, a, b, c) 改为 yvals = dfin(x[np.argsort(x)], a,
- 2021-06-18 11:10回答 1 已采纳 depart_code = {0:'big_data',1:'network',2:'infomation',3:'others'} def show_info(name,depart=3,info
- 2021-10-26 11:21回答 3 已采纳 猜测你的代码如下path定义成了一个list from PIL import Image Path=['./123.png'] print(Image. open(Path)) 报错如下 Trace
- 2021-03-05 19:17萧良善的博客 在日常数据分析中，免不了要用到数据曲线拟合，而optimize.curve_fit()函数正好满足你的需求scipy.optimize.curve_fit(f,xdata,ydata,p0=None,sigma=None,absolute_sigma=False,check_finite=True,bounds=(-inf,inf)...
- 2022-04-20 01:25回答 1 已采纳 doc.save('./match2/KDA.docx')
- 2021-07-11 02:02回答 5 已采纳 问题已经解决，前面生成文本数据的循环没有结束，程序就已经进入了读取文件的阶段，导致后面的读不全，我第一遍运行的时候超出，第二遍我把前面生成文本的部分注释掉，因为此时文本内的数据已经在第一遍运行时生成完
- 2021-03-25 13:14回答 3 已采纳 python中没有内置的record函数，应该是你看的别人的代码中，别人自己定义了一个叫做record的函数。您可以用pycharm打开项目，然后把鼠标的光标放到record()调用的地方，然后按ct
- 2020-12-04 11:41weixin_39684228的博客 这段代码会产生错误，但我不明白curve_fit函数应该如何工作，或者我是否使用了正确的术语来表达我想做的事情 . 在图表上绘制的xdata和ydata会产生弯曲的图案，然后上升，然后下降 . 任何帮助非常感谢 .#define ...
- 2017-06-01 15:27回答 1 已采纳 当virtual enviroment路径名字中包含空格时，会出现此情况，属于bug。 请参考： https://bitbucket.org/pypa/distlib/issues/47/exe-
- 2022-08-31 14:04赵孝正的博客 scipy.optimize.curve
- 2022-01-20 16:36归去来？的博客 scipy.optimize中有curve_fit方法可以拟合自定义的曲线，如指数函数拟合，幂指函数拟合和多项式拟合，也能拟合直线方程函数，下面汇总示例如下： 一、先导入所需要的包 from scipy.optimize import curve_fit import...
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（查看结题原因） 9月4日-
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9月4日
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