Question

我需要将函数拟合到数据数组并获得该函数的等式的最佳系数。我使用scipy库中的 curve_fit 方法。它基于最小二乘法。

import numpy as np 
from scipy.optimize import curve_fit

#This is my function from which i need to get optimal coefficients 'a' and 'b'
def func(x, a, b):  
return a*x**(b*x)

#the arrays of input data                               
x = [1,2,3,4,5]
y =[6,7,8,9,10]

#default (guess) coefficients
p0 = [1, 1] 

popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0)
print popt

它返回以下错误

TypeError：**或pow（）不支持的操作数类型：'list'和'list'

但是当我使用另一个更简单的功能而没有电源操作时它可以工作

def func(x, a, b):  
return a*x + b

必须尝试将数字加权到整个输入数据数组

怎么办？请帮忙......

Answer 1

看起来你是在追逐元素的力量？

每个i都像a*x[i]**(b*x[i])一样？

在这种情况下，您必须使用np.power功能：

def func(x,a,b):
    return a*np.power(x,b*x)

然后它有效。

（顺便说一下，将x和y从列表转换为numpy数组可能是值得的：np.array(x)）。

Python scipy：**或pow（）不支持的操作数类型：'list'和'list'

1 个答案: