Ily*_*kor 3 python numpy curve-fitting scipy
继我之前的两篇文章(post1,post 2scipy )之后,我现在已经达到了我用来寻找曲线拟合的地步。但是,我的代码产生了错误。
我正在使用的文件示例.csv位于 post1 中。我尝试复制并替换互联网上的示例,但似乎不起作用。
这是我所拥有的(文件.py)
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import optimize
df = pd.read_csv("~/Truncated raw data hcl.csv", usecols=['time' , '1mnaoh trial 1']).dropna()
data1 = df
array1 = np.asarray(data1)
x , y = np.split(array1,[-1],axis=1)
def func(x, a , b , c , d , e):
return a + (b - a)/((1 + c*np.exp(-d*x))**(1/e))
popt, pcov = optimize.curve_fit(func, x , y , p0=[23.2, 30.1 , 1 , 1 , 1])
popt
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根据我所做的有限研究,这可能是 x 和 y 数组的问题。标题指出了所写的错误。它是一个minpack.error。
编辑:返回错误
ValueError: object too deep for desired array
Traceback (most recent call last):
File "~/test2.py", line 15, in <module>
popt, pcov = optimize.curve_fit(func, x , y , p0=[23.2, 30.1 , 1 , 1 , 1])
File "~/'virtualenvname'/lib/python3.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.py", line 744, in curve_fit
res = leastsq(func, p0, Dfun=jac, full_output=1, **kwargs)
File "~/'virtualenvname'/lib/python3.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.py", line 394, in leastsq
gtol, maxfev, epsfcn, factor, diag)
minpack.error: Result from function call is not a proper array of floats.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
谢谢。
分割后,x和y的形状为(..., 1)。这意味着它们本身的每个元素都是长度为 1 的数组。您想首先展平数组,即通过x = np.flatten(x). 但我认为你根本不需要分裂。您只需执行以下操作即可
array1 = np.asarray(data1).T
x , y = array1
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
您希望 x 和 y 成为 的第一列和第二列array1。因此,实现此目的的一个简单方法是首先转置数组。您还可以通过[:,0]和访问它们[:,1]。
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