После моих двух предыдущих сообщений ( post1 , post 2 ) я достиг точки, где я использую scipy
, чтобы найти кривую.Однако код, который я имею, выдает ошибку.
Пример файла .csv
, с которым я работаю, находится в post1.Я попытался скопировать и заменить примеры из Интернета, но, похоже, он не работает.
Вот что у меня есть (файл .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
Из ограниченныхисследования, которые я сделал, могут быть проблемы с массивами x и y.В заголовке указана написанная ошибка.Это minpack.error
.
Редактировать: ошибка вернулась
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.
Спасибо.