У меня возникли некоторые проблемы с scipy.odr, я получаю сообщение об ошибке. Проблема не в полном разрешении, но я не могу найти проблему в своем коде.Поскольку в моих данных есть ошибки, мне нравится использовать scipy.odr, я просто не могу понять, почему я получаю такую кривую.Я пытался изменить бета-версию, но на самом деле ничего не работает, любой elp был бы очень признателен.
import numpy as np
from math import pi
from math import sqrt
from math import log
from scipy import optimize
import scipy.optimize
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.odr import *
mpi=np.array([ 561.10619469, 497.67699115, 381.37168142, 415.64159292,
319.35840708, 298.2300885 , 267.80973451, 259.57964602,
186.10619469, 135.55309735, 526.72847682, 520.60927152,
393.45695364, 350.14569536, 342.88741722, 320.45033113,
271.54966887, 228.10596026, 123.07284768, 529.11901082,
508.00618238, 386.12055641, 385.03863988, 386.05873261,
252.48840804, 248.74806801, 186.39876352, 445.79710145,
437.35507246, 298.44202899, 297.06521739, 216.8115942 ]) #xdata points
mpie=np.array([ 63298.50371429, 56143.0692621 , 43022.63067308, 46888.66811285,
36026.93912446, 33643.44324536, 30211.78442474, 29283.29075008,
20994.74617757, 15291.88202765, 79544.75998494, 78620.65895826,
59418.55650629, 52877.84076112, 51781.72985335, 48393.33219477,
41008.53938409, 34447.83260932, 18586.10030632, 93243.98747739,
89523.39709654, 68044.14654876, 67853.41585038, 68033.21100709,
44494.79098361, 43835.63040252, 32848.1260434 , 65111.09199701,
63878.0932953 , 43589.06961959, 43388.06057156, 31666.51040367])
Fr=np.array([ 127.31527434, 122.72790265, 110.26449558, 112.75717699,
104.81830088, 104.35746903, 101.32016814, 100.54513274,
96.87942478, 92.98330088, 124.9736053 , 122.52414305,
112.47114172, 108.74591788, 107.34258013, 108.00597616,
102.18850331, 100.04522384, 91.47210596, 128.18641113,
122.15516847, 108.23229985, 109.85263369, 107.69218856,
99.14042658, 98.0902102 , 99.1104204 , 112.47678261,
110.39126087, 98.373 , 98.97391304, 95.01495652]) #ydata
dFr=np.array([ 81228.44136084, 105891.10554268, 72586.52412992,
170274.69023402, 124303.27959364, 122214.48642154,
172247.00683902, 140925.25731526, 130453.55121254,
155457.15232305, 66868.29287197, 69193.61294033,
86113.69641793, 98516.30378106, 98476.60530537,
63642.84072177, 95820.25975343, 95761.91867776,
158873.93790292, 128112.61872256, 148658.77487919,
166175.01398915, 172169.62519725, 124536.67130365,
121338.18606547, 151061.59262845, 130248.558622 ,
96850.39109209, 93315.52646666, 121042.58444862,
142131.97197699, 135040.07242596]) #ydata error
delms=np.array([-439486.22394175, -453589.50728422, -474562.84848165,
-545875.49483219, -558505.8001615 , -440890.41132917,
-493487.90134405, -567909.03847304, -574749.74643764,
-512283.16722235, -412150.37150419, -544790.8058711 ,
-426168.3840475 , -436948.0354663 , -563974.13291816,
-438345.2429572 , -445306.94463695, -446123.30181426,
-567546.95305763, 405166.25669506, -524399.07133181,
-521244.54097054, -543951.01120888, -624886.87164189,
-551622.65037574, -640184.82844645, -561843.80854482,
-495115.00406134, -566034.23190213, -509557.68417056,
-578119.56061458, -575260.98048436]) #sdata, X[1]
delmse=np.array([ -7.94232540e+07, -8.25714371e+07, -8.73708610e+07,
-1.04932958e+08, -1.08280485e+08, -7.97339870e+07,
-9.18325124e+07, -1.10826787e+08, -1.12709708e+08,
-9.63981360e+07, -1.08169526e+08, -1.55270603e+08,
-1.12700011e+08, -1.16244893e+08, -1.63052864e+08,
-1.16708389e+08, -1.19031937e+08, -1.19305969e+08,
-1.64536753e+08, 8.58841024e+07, -1.38663929e+08,
-1.37596629e+08, -1.45401303e+08, -1.76005519e+08,
-1.48105448e+08, -1.82402867e+08, -1.51764921e+08,
-2.39870492e+08, -2.92307066e+08, -2.49907414e+08,
-3.02124573e+08, -2.99776036e+08]) #sdata error
bfij=np.array([ -1.0944, 1. , -1.15 , 4.1388, -0.25 , 242.2724,
28.5703, -6.7751, -0.4167]) #coefficients
def Ffiitsso(p,X,B=2.58,Fc=92.2,mu=770,Za=0.9468):
temp1 = (X[0]/4*pi*Fc)**2
temp2 = temp1*(bfij[0]+bfij[1]*np.log((X[0]/mu)**2))
temp3 = temp1**2*(bfij[2]+bfij[3]*np.log((X[0]/mu)**2)+\
bfij[4]*(np.log((X[0]/mu)**2))**2)
temp4 = temp1**3*(bfij[5]+bfij[6]*np.log((X[0]/mu)**2)+\
bfij[7]*(np.log((X[0]/mu)**2))**2+\
bfij[8]*(np.log((X[0]/mu)**2))**3)
return Fc/Za*(1+p[0]*X[1])/(1+temp2+temp3+temp4)+p[1]
#ODR part
xtot2=np.row_stack( (mpi, delms) )
etot2=np.row_stack( (mpie, delmse) )
fittingr = Model(Ffiitsso)
mydatar = RealData(xtot2, Fr, sx=etot2, sy=dFr)
myodrr = ODR(mydatar, fittingr, beta0=[10**(-8), 10])
myoutputr = myodrr.run()
myoutputr.pprint()
betr=myoutputr.beta
#plot part
mudr22s2 = np.linspace(min(mpi**2),max(mpi**2),100)
mudrd22s2 = np.linspace(min(delms),max(delms),100)
plt.figure(figsize=(14,8.5))
plt.xlim([0, max(mpi**2)])
plt.plot(mpi[0:10]**2,Fr[0:10],"b^")
plt.plot(mpi[10:19]**2,Fr[10:19],"g^")
plt.plot(mpi[19:27]**2,Fr[19:27],"r^")
plt.plot(mpi[27:32]**2,Fr[27:32],"k^")
plt.plot(mudr22s2,Ffiitsso(betr,[mudr22s2,mudrd22s2]))
