峰值拟合lmfit nan结果

Question

尝试为某些数据设置峰值：

import scipy
from lmfit.models import GaussianModel
x = shm.PTR_P
y = shm.PORE_V_P
mod = LorentzianModel()

pars = mod.guess(y, x=x)
out  = mod.fit(y, pars, x=x)
print(out.fit_report(min_correl=0.25))

虽然如果我生成数据我可以做到合适，但如果我尝试从其他来源读取它们它就不起作用。我不太擅长这个，也不知道问题是什么。这是输出：

  

[X，Y]   [（34.145490000000002,3.4599999999999999e-08），    （29.286449999999999,4.8399999999999997e-08），    （25.118860000000002,0.026773140000000001），    （21.544350000000001,0.068791409999999997），    （18.4785,0.083200979999999994），    （15.848929999999999,0.02123179），    （11.659139999999999,0.01551077），    （10.0,0.084493879999999993），    （6.3095739999999996,20.899999999999998e-07），    （5.4116949999999999,0.045209140000000002），    （4.6415889999999997,0.054789360000000002），    （3.4145489999999996,8.9399999999999993e-08），    （2.9286449999999999,0.01100814），    （2.5118860000000001,0.088990659999999999），    （1.84785,3.5799999999999995e-07），    （1.5848930000000001,0.099999009999999999），    （1.359356,0.075139280000000003），    （1.1659139999999999,0.167379），    （1.0,0.57693050000000001），    （0.85769590000000007,1.8658159999999999），    （0.73564230000000008,8.4961369999999992），    （0.6309574,25.299099999999999），    （0.54116949999999997,21.413350000000001），    （0.46415889999999999,13.408829999999998），    （0.39810719999999999,8.3584750000000003），    （0.34145490000000006,5.3982010000000002），    （0.29286440000000002,3.7518540000000002），    （0.25118859999999998,2.5325389999999999），    （0.21544349999999998,1.7722470000000001），    （0.18478499999999998,1.445808），    （0.15848929999999997,1.182083），    （0.13593559999999999,0.94957730000000007），    （0.1165914,0.66720849999999999），    （0.10000000000000001,0.46631620000000001），    （0.085769590000000007,0.41001890000000002），    （0.07356422,0.30625920000000001），    （0.063095730000000003,0.24040219999999998），    （0.054116949999999997,0.1942596），    （0.046415890000000001,0.11306760000000002），    （0.039810720000000001,0.099998470000000006），    （0.034145490000000001,0.099998470000000006），    （0.029286449999999999,0.02246857），    （0.025118870000000001,0.077529909999999994）]

Answer 1

我猜你的数据中有NaN或者最初的猜测是产生NaNs。 UPDATE DataImport SET FirstName = initcap(FirstName); UPDATE DataImport SET LastName = initcap(LastName); 的初始猜测0似乎是可疑的 - 这应该是＆gt; 0。 无论哪种方式，绘制数据并使用sigma可能有助于隔离问题。