Question

我正在尝试使用Scipy的正交距离回归（odr）包来拟合函数，但不断出现以下错误：

"RuntimeWarning: invalid value encountered in power"

当我使用scipy的curve_fit函数时发生了这种情况，但是我总是可以放心地忽略该警告。但是现在看来，这会导致数值错误，从而导致拟合中断。我的代码基于在这里找到的示例：

python scipy.odrpack.odr example (with sample input / output)?

这是我的代码：

import numpy as np
import scipy.odr.odrpack as odrpack


def divergence(x,xDiv):
    return  ( 1 - (x/xDiv) )**( -2.4 )


xValues = np.linspace(.25,.37,12)
yValues = np.array([  6.94970607,   9.12475506,  10.65969954,  12.30241672,
        14.44154148,  16.00261267,  19.98693664,  25.93076421,
        30.89483997,  35.27106466,  50.81645983,  68.06009144])


xErrors = .0005*np.ones(len(xValues))
yErrors = np.array([ 0.31905094,  0.37956865,  0.24837562,  0.68320078,  1.25915789,
        1.40241088,  0.33305157,  1.37165251,  0.32658393,  0.52253429,
        1.04506858,  1.30633573])




wcModel = odrpack.Model(divergence)

mydata = odrpack.RealData(xValues, yValues, sx=xErrors, sy=yErrors)

myodr = odrpack.ODR(mydata, wcModel, beta0=[.8])


myoutput = myodr.run()
myoutput.pprint()

通过查看有关此错误的先前问题，我在这里找到了

NumPy, RuntimeWarning: invalid value encountered in power

我怀疑问题出在，我将负值提高到了小数的幂。但是，我提升-2.4 (1-x/xDiv)的力量并不是负面的（至少在xDiv=.8的最初猜测附近）。但是，当我尝试将我的y值设为复杂类型时，会收到一个新错误：

"ValueError: y could not be made into a suitable array"

从命令行开始

myoutput = myodr.run().

我能找到的唯一使用此odr包的示例都适合多项式，因此我怀疑可能是问题所在？

使用Scipy的ODR的“ RuntimeWarning：在电源中遇到无效的值”

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