为什么curve_Fit来自 scipy.optimze 在这段代码中表现得很奇怪？

Question

我在一段非常简单的代码中遇到了这个奇怪的问题。我看过无数的例子，它们似乎都工作正常，但由于某种原因，我的没有......

我试图实现的是设置回归模型绘制开始的点。我希望它是，比如说5000，而不是零。在另一端，它工作正常，即如果我将回归设置为在期望点结束，它会，但是从零以外的任何其他点开始都不起作用。如果我将“start” xFit1 设置为非零值，则缩放将变得很奇怪，而绘图的开头仅保持为零。可能发生了什么，任何想法？

AVG_PNTSx = []

u = 0

p = 0

S_O = False

#Array creation

#Add each sample preparation result here manually:  

AVG_PNTSy = [14, 30, 64, 130, 300, 400, 1220, 2660, 4939, 10100, 10600, 10900, 10000, 22150, 45000]

#Auto creation of x-array based on y-array

for i in range(len(AVG_PNTSy)):

    u = (i*20001)+10000

    AVG_PNTSx.append(u)

#Exp Regression

def func(x,a,b):

    return a*np.exp(b*x)

xFit1 = np.arange(start,300000,1)

init_guess = [1,0.00001]

popt, pcov = curve_fit(func, AVG_PNTSx, AVG_PNTSy,init_guess)

#Plots

p3, = plt.plot((func(xFit1,*popt)))

plt.plot(AVG_PNTSx,AVG_PNTSy,"ro")  

Answer 1

当你做绘图时，你忘了把X。解决方案：xFit2=np.arange(50000, 300000, 1)#Plotsp3, = plt.plot(xFit2,(func(xFit2,*popt)))plt.plot(AVG_PNTSx,AVG_PNTSy,"ro")