Question

我从文件中读取一些x和y数据，转换为float并放入单独的数组，然后从scipy调用曲线拟合函数。

它根据我使用的等式（在定义的函数中）给出了不同的错误消息。我在我想要使用的等式之后对代码进行了评论，它是顶部的，未注释的等式（第9行）。

我可以理解为什么它可能需要浮点数而不是字符串，但我对类型转换的尝试似乎没有用。我最常见的错误是TypeError: a float is required

如果我尝试传递的值不是从我的文件中读取，而是使用np.linspace，就像我在scipy网站上找到的示例一样，它会给我一个不同的错误。

我已对代码中的错误进行了评论，希望您能明白这一点。我还粘贴了我正在使用的输入文本文件。

import sys
import numpy as np
import math as m
from scipy.optimize import curve_fit


def func( x, a, b ):
  return a*m.pow( x, 2 )*np.exp( -b*x );    #the function I want!: line 9 in funcTypeError:     a float is required
  #return a*m.exp(-b*x)         #line 10 in func TypeError: a     float is required
  #return a*np.exp(-b*x)            #Example equation. line 444 in _general_function   
                                    #ValueError:operands could not be broadcast together with shapes
  #return a*b*m.pow( x, 2 );            #line 10 in func TypeError: a float is required

#end def 

file = sys.argv[1];

f = open( file );
y_array = [];
x_array = [];

for line in f:
    words = line.split();           
    x = words[0].rstrip('\r\n');
    y = words[1].rstrip('\r\n');
    x_array.append( float( x ) );
    y_array.append( float( y ) );
#end for
#data = f.read();

popt, pcov = curve_fit( func, x_array, y_array );

或者我从他们在scipy网站上给出的例子中尝试这个，用我上面的，未注释的，期望的等式

x = np.linspace(0,4,50)
y = func(x, 2.5, 1.3 )
yn = y + 0.2*np.random.normal(size=len(x))
popt, pcov = curve_fit(func, x, yn)

#TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars.

输入文件（只需几行，还有更多）。两列数字

Answer 1

您的x是一个列表，而您正在呼叫math.pow。 math.pow只知道如何提升浮动或可转换成浮点数的东西。因此，TypeError: a float is required。这是我们numpy的原因之一。：^）

我们可以通过与numpy一起使用来简化这一过程。然后我们可以简单地使用**来获取整个数组的强大功能。

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

file = sys.argv[1]
x,y = np.loadtxt(file, unpack=True)
popt, pcov = curve_fit( func, x, y)

给了我

>>> popt
array([ 1.,  1.])
>>> pcov
inf

使用您的数据，该功能不太适合该功能。该示例效果更好：

>>> x = np.linspace(0,4,50)
>>> y = func(x, 2.5, 1.3 )
>>> yn = y + 0.2*np.random.normal(size=len(x))
>>> popt, pcov = curve_fit(func, x, yn)
>>> popt
array([ 3.15537828,  1.43218611])
>>> pcov
array([[ 0.08045745,  0.01257863],
       [ 0.01257863,  0.00232191]])

与scipy曲线拟合 - 我遇到类型错误

1 个答案: