scipy optimize.curve_fit 无法拟合返回值取决于条件的函数答案

【问题标题】：scipy optimize.curve_fit cannot fit a function whose return value depends on a conditionalscipy optimize.curve_fit 无法拟合返回值取决于条件的函数
【发布时间】：2012-10-30 03:56:13
【问题描述】：

我想将定义如下的函数拟合到时间序列数据：

def func(t, a0, a1, a2, T, tau1, tau2):
    if t < T:
        return a0 + a1 * np.exp(-t/tau1) + a2 * np.exp(-t/tau2)
    else:
        return a0 + a1 * np.exp(-T/tau1) * (1 - t/tau1 + T/tau1) + a2 * np.exp(-T/tau2) * (1 - t/tau2 + T/tau2)

这里，t 表示进行测量的时间，其余参数是函数的参数。问题是当我将它输入curve_fit 时，Python 抱怨t

popt, pcov = curve_fit(func, t1, d1)

其中 t1 是时间列表，d1 是在相应时间测量的数据值列表。我尝试了多种方法来解决这个问题，但无济于事。有什么建议吗？非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 scipy

【解决方案1】：

没错，t < T 是一个布尔数组。 NumPy 拒绝为布尔数组分配真值，因为有很多可能的选择——如果所有元素为真，或者如果任何元素为真，它应该为真吗？

不过没关系。在这种情况下，NumPy 提供了一个很好的函数来替换if ... else ... 块，即np.where：

def func(t, a0, a1, a2, T, tau1, tau2):
    return np.where(
        t < T,
        a0 + a1 * np.exp(-t/tau1) + a2 * np.exp(-t/tau2),
        a0 + a1 * np.exp(-T/tau1) * (1 - t/tau1 + T/tau1) + a2 * np.exp(-T/tau2) * (1 - t/tau2 + T/tau2) )

【讨论】：