拟合a*(b-x)^c用的a*np.power((b-x),c)报错

Question

有一组数据x,y已知，构建函数a*(b-x)^c，在python中输入的是anp.power((b-x),c)进行拟合，来求a,b,c提示RuntimeWarning:invald value encountered in power return anp.power((b-x),c)

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你给出的代码和问题描述来看，你在尝试使用 numpy 的 np.power 函数进行幂运算时遇到了错误提示 "RuntimeWarning: invalid value encountered in power"。这个警告通常发生在计算过程中尝试对非数值类型（例如无穷大或NaN）进行幂运算时。在你的情况下，问题可能出在 b-x 的计算结果上。当 x 的值大于或等于 b 时，b-x 的结果可能会成为非数值类型，导致无法计算幂值。另外，你没有给出完整的函数定义和 curve_fit 的调用方式，这也可能是问题所在。

首先，确保你的 x 和 b 数据不会产生负数或超出预期范围的值。检查你的数据是否有异常值或不合理范围的数据点。然后，尝试调整你的函数定义和调用方式，确保所有参数都是正确的类型和形状。

以下是一个基本的拟合函数示例，使用 numpy 和 scipy 库中的 curve_fit 函数来拟合函数 a*(b-x)**c：

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

# 定义你的函数形式
def func(x, a, b, c):
    return a * np.power(b - x, c)

# 你的数据点（假设）
x = np.array([...])  # 请提供实际的x数据点列表
y = np.array([...])  # 请提供实际的y数据点列表

# 使用curve_fit进行拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)  # 这里不需要指定maxfev参数，除非有特殊需求
print("拟合参数:", popt)  # 输出拟合得到的参数值a, b, c
print("参数协方差矩阵:", pcov)  # 输出参数的协方差矩阵，用于估计参数的不确定性

# 计算拟合得到的y值
yvals = func(x, *popt)  # 使用拟合得到的参数计算y值

# 绘图展示原始数据和拟合结果
plt.plot(x, y, 's', label='原始值')  # 原始数据点用方块表示
plt.plot(x, yvals, 'r', label='拟合值')  # 拟合结果用红线表示
plt.xlabel('x')  # x轴标签
plt.ylabel('y')  # y轴标签
plt.legend()  # 显示图例标签
plt.title('拟合结果曲线')  # 设置图表标题
plt.show()  # 显示图形窗口

请注意替换 x 和 y 为你的实际数据点列表。此外，确保你的数据点符合函数形式的要求，特别是要避免分母为0或非常接近0的情况，这样可以避免在计算过程中产生无穷大或NaN值。如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请提供更多详细信息或具体的错误信息。