Question

这是我关于Stack Overflow的第一篇文章，因此，如果缺少任何信息，请耐心等待。

我正在尝试使用带有scipy.optimize.curve_fit（）的Python 2.7.15（ubuntu 18.04）通过数据拟合函数。这个拟合函数由可变指数的总和与相关参数组成，这些指数通过我的拟合函数的* args参数传递。

我尝试过将参数向量传递给拟合函数。不幸的是，似乎我使用“ for”循环执行的指数总和实际上被解释为numpy。 ndarray，应为单个值，以返回到拟合算法。在下面找到我尝试过的（简化）示例：

import numpy as np
import scipy
import math
from scipy import optimize

# Fitting function:
def fitFuncTau(amplitude, nFit, t, *args):
    C0=args[0]
    C=list(args[1:(nFit+1)])
    tau=list(args[(nFit+1):(2*nFit+2)])
    sumFit=0
    for i in range(0, nFit):
        sumFit+=C[i]*np.exp(-t/tau[i])
    print sumFit
    return C0+amplitude*sumFit

#Fitting Args: C0 parameter, then two lists C[] and tau[] (size Nfit)
fitArgs=[1, 0.01, 0.01, 0.1, 0.1]
nFit=2
amplitude=1

# Dummy fitting data
x=np.linspace(0, 4, 100)
np.random.seed(1729)
y=np.random.normal(size=x.size)

#Fit
wrapFunc=lambda t, *args: fitFuncTau(amplitude, nFit, t, *args)
fit_opt, fit_cov = scipy.optimize.curve_fit(wrapFunc, x, y, p0=fitArgs)

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

尝试独立使用BigInteger max = list.stream().max(BigInteger::compareTo).get(); BigInteger min = list.stream().min(BigInteger::compareTo).get();函数。 fitFuncTau（或您想要提供的用于填充正确数量的参数的任何值）仅打印数字，而不是列表。

我找不到任何文档或参考资料来证明它，但是我想这只是fitFuncTau(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)完成的打印优化。
由于curve_fit()的每个元素而引起的所有print调用都收集在一个列表中，并打印该列表。如果您检查打印列表的长度与x数组的长度相同（在您的情况下为100）。

它不应该影响拟合结果。检查x中的值是否合理。

Python2：使用scipy.optimize.curve_fit拟合函数的多参数和

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