Optimisation Avertissement pour exponentielle scipy.optimize.curve_fit

Question

J'essaie d'appliquer une courbe de meilleur ajustement aux données ci-dessous. Je m'attends à ce que les données suivent une courbe de p1=p/dist^2, où p serait mon seul paramètre. Je n'obtiens pas tout à fait la courbe que je m'attendais, aucune idée de ce qui pourrait aider?

Merci beaucoup, faites-moi savoir si je dois fournir autre chose pour répondre à cette question!

dist = (1,2,3,3) 
ypos = np.arange(len(dist)) 
power1 = [0.33, 0.017, 0.0011, 0] 
power2 = [05.87, 3.34, 1.65, .035] 

def func(p,dist): 
    return p/(dist**2) 
popt, pcov = optimize.curve_fit(func, dist, array1,p0=[5]) 
print(popt) 

Answer 1

Quand je fais un diagramme de dispersion des données que vous avez publié, il ressemble plus à une impulsion ou équation pic serait nécessaire, et je ne pouvais pas obtenir un bon ajustement en utilisant l'équation que vous avez dans votre code. Voici mon code et mon image de nuage de points.

import numpy as np 
#import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 

frequency_a = np.array([1.0, 2.6, 5.1, 7.6, 1.01, 1.26, 1.51, 1.76, 2.01, 2.26]) 
dB_a = np.array([0.000, 0.001, 0.045, 0.099, 0.413, 1.004, 2.277, 1.529, 1.031, 0.919]) 


plt.plot(frequency_a, dB_a, 'o') # plot the raw data 
plt.ylim(-0.5, 2.0) 
plt.xlim(0.0, 8.0) 
plt.show()