使用 scipy (curve_fit) 拟合包含总和的函数时出现问题

Question

这是我的第一篇文章，所以请不要太苛刻 如果信息不完善。

我是 scipy 的普通用户，我通常将它用于拟合.... 我看到有人问过类似的问题，但我真的无法得到 我对这个问题的看法......

这是我想要拟合的函数的（简化版）：

function to fit

（其中总和是 n 以内的奇数）

和我的代码：

def func(x, a, b, n_max):
    y = 0
    for n in np.arange(1, n_max ,2):
        y =+ 2*a + 4*np.pi * (1/(n*a))*math.exp(n*b*x) 
    return y


a = 10
n_max = 20
parameters, covariance = curve_fit(lambda x, b: func(x, a, b, n_max), 
                                   x_data, 
                                   y_data)

它给了我错误： 它给了我错误“TypeError：只有 size-1 数组可以转换为 Python 标量”。 我知道这个错误意味着什么，但我不知道如何更正我的代码。

这里有两个问题需要解决：

1. 我需要计算一个总和.... 尽管 Stack 上有几个示例，但我不知道如何处理它。能用几行字来解释就太棒了。
2. 参数“a”和“n”应该是我将根据具体情况提供的固定值。所以不应该为他们做任何优化。 （这应该使用 curve_fit 中的 lambda 来解决。）

任何提示或示例解决方案都将不胜感激......干杯

Answer 1

curve_fit 将使用 NumPy 数组的值调用您的函数。 math.exp 不知道如何对 NumPy 数组进行操作，这会导致错误。不要使用math.exp，而是使用np.exp。