Question

我已完成搜索，问题与Python scipy: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'list'类似然而，那里发布的解决方案没有用，我认为它可能实际上是不同的。

我正在尝试使用scipy.curve_fit为数据拟合曲线，当我保留所有3个参数时，一切正常，我得到了预期的结果。

def func(x,a,b,c):
  return a*np.exp(b*(x**c)) 

popt, pcov = curve_fit(func,x,y)

但是，当我尝试修复其中一个值（c = 2）时，

def func2(x,a,b):
  return a*np.exp(b*(x**2))

popt, pcov = curve_fit(func2,x,y)

我使用TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'int' and 'list'使用numpy.power(x,2)按照链接问题中的建议允许代码运行但产生错误的结果。有人看到我做错了吗？

编辑添加：甚至更令人困惑的是，我知道这个问题是由curve_fit使用的，而第二个公式也是如此。

第二编辑：对于那些提到的列表问题X和Y现在都是数组，代码运行没有错误。然而，func2仍然产生了错误的结果。（我会在这里发布图表，但显然我需要更多代表。）

Func 1 curvefit给出了[a,b,c] = [ 1.71890826, -0.0239123, 3.17039851]但是对于func2，它都会出错[a,b] = [ -2.88694423e-15, 9.99999998e-01]。我不明白这么小的变化是如何造成如此严重的问题的，最小的能够用c = 2来拟合这些数据。

Answer 1

发生TypeError是因为传递给x的{{1}}是一个列表。

以下是一个例子：

func2

在这种情况下，import numpy as np import scipy.optimize as optimize def func2(x,a,b): return a*np.exp(b*(x**2)) x = np.linspace(0,1,6).reshape(2,-1) y = func2(x,1,1) x = x.tolist() y = y.tolist() print(x) # [[0.0, 0.2, 0.4], [0.6000000000000001, 0.8, 1.0]] print(y) # [[1.0, 1.0408107741923882, 1.1735108709918103], [1.4333294145603404, 1.8964808793049517, 2.718281828459045]] popt, pcov = optimize.curve_fit(func2, x, y) # TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'int'将形状（2,3）的数组func2映射到形状（2,3）的数组x。函数y期望optimize.curve_fit的返回值是一个数字序列 - 而不是数组。

幸运的是，在这种情况下，func2在func2的每个组件上按元素运行 - x的元素之间没有互动。因此，如果我们传递形状（2,3）的数组x或形状的1D数组（6，），它确实没有区别。

如果我们传递一个形状数组（6，），那么x将返回一个形状数组（6，）。完善。这样做会很好：

func2

Answer 2

您使用了哪些x值？以下示例适用于我。

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

def func2(x,a,b):
  return a*np.exp(b*(x**2))

x = np.linspace(0,4,50)
y = func2(x, 2.5, 2.3)
yn = y + 6.*np.random.normal(size=len(x))
popt, pcov = curve_fit(func2,x,yn)
print popt, pcov

它根据random函数给出结果：

[ 1.64182333  2.00134505] [[  1.77331612e+11  -6.77171181e+09]
 [ -6.77171181e+09   2.58627411e+08]]

您的x和yn类型列表值是？以下示例给出了错误消息：

print range(10)**2

TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'int'

scipy.optimize.curve_fit，TypeError：不支持的操作数类型

2 个答案: