是否可以在python中使用scipy.optimize.curve_fit（）来适应fit方法的优点？

Question

我想让数据适合权重。通常我使用scipy.optimize.curve_fit（）函数，但我需要将参数sigma ^ 2设置为模型函数，这与Pearson卡方检验中的方法相同。有解决此问题的简单方法吗？附加信息：在originlab或qtiplot中，这将是统计权重。

问题在于，按照文档中的说明，sigma参数必须为“无长度或M长度序列或MxM数组，可选”。

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此代码显然会显示错误消息，因为sigma 不正确的形状。也是我要寻找的sigma的正确值 for是sqrt（fit1（））。