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SciPy curve_fit运行时错误，停止迭代

发布于 2025-01-03 03:21:08 字数 231 浏览 1 评论 0原文

我以迭代方式使用 scipy.optimize.curve_fit() 。

我的问题是，当它无法适应整个程序（从而迭代）的参数时，它会停止，这就是它给出的错误：

RuntimeError：找不到最佳参数：对函数的调用次数已达到 maxfev = 800.

我明白为什么它一直无法适应。我的问题是，有什么方法可以在 Python 3.2.2 中编写程序，忽略此类事件并继续？

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躲猫猫 2025-01-10 03:21:08

在优化无法找到解决方案的情况下，您可以使用标准 Python 异常处理来捕获 curve_fit 引发的错误。因此，类似于：

try:
    popt,pcov = scipy.optimize.curve_fit(f, xdata, ydata, p0=None, sigma=None)

except RuntimeError:
    print("Error - curve_fit failed")

该构造将让您捕获并处理由 curve_fit 引发的错误情况，而无需中止程序。

You can use standard Python exception handling to trap the error raised by curve_fit in cases where the optimization fails to find a solution. So something like:

try:
    popt,pcov = scipy.optimize.curve_fit(f, xdata, ydata, p0=None, sigma=None)

except RuntimeError:
    print("Error - curve_fit failed")

That construct will let you catch and handle the error condition raised by curve_fit without having your program abort.

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柒七 2025-01-10 03:21:08

从talonmies的建议开始，我不得不承认两个额外的更改帮助我使我的代码正常工作：

首先，我重置了数据帧的索引

df.reset_index(drop=True)

然后，我还将方法从默认更改为“dogbox”

这是我为我的代码成功采用的最终解决方案。

# Define power law function for fitting
def power_law(x, a, b):
    return a * np.power(x, b)

try:
    popt, _ = curve_fit(power_law, df.index + 1, df['normalized_num_impression'], method='dogbox')
except RuntimeError:
    print("Error - curve_fit failed")

Starting by talonmies' suggestion, I have to admit that two additional changes helped me make my code work:

First, I reset the index of my dataframe

df.reset_index(drop=True)

Then, I also changed the method from default to "dogbox"

This is the final solution I successfully adopted for my code.

# Define power law function for fitting
def power_law(x, a, b):
    return a * np.power(x, b)

try:
    popt, _ = curve_fit(power_law, df.index + 1, df['normalized_num_impression'], method='dogbox')
except RuntimeError:
    print("Error - curve_fit failed")

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