在函数错误中使用数组

Question

当我运行我的代码时，我收到错误“** 或 pow() 不支持的操作数类型：'numpy.ufunc' 和 'float'”

代码是：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import sqrt,exp,log
from scipy import linalg
from scipy.optimize import curve_fit

data1 = np.loadtxt('decay1.txt', float,skiprows=1)
t = data1[:,0]
n = data1[:,1]

data2 = np.loadtxt('decay2.txt', float,skiprows=1)
T = data2[:,0]
N = data2[:,1]

def Radio(n,t,tao,b):
    return (n*(exp**(-(t/tao)))) + b

guesses = (1,1,1)
guesses2 = (1,1,1)

(p0,p1,p2),cc = curve_fit(Radio,t,n,guesses)
(p02,p12,p22),cc2 = curve_fit(Radio,T,N,guesses2)

yfit = Radio(t,p0,p1,p2)
y2fit = Radio(T,p02,p12,p22)

我必须将函数拟合到放射性衰变数据，所以请告诉我，我是否也弄乱了代码以拟合函数。感谢您的帮助！

Answer 1

numpy.exp 是指数函数，** 是幂运算符，因此您试图将函数定义提升到幂 (-(t/tao))。我想你想要

def Radio(n,t,tao,b):
    return (n*(exp(-(t/tao)))) + b

关于优化功能的使用，有几个问题。首先，您将n 用作参数（在Radio 方法内）和因变量数据（来自问题陈述），这使事情变得混乱。我会将其更改为 a 之类的东西（就像在 the curve_fit doc 中使用的那样。这不是必需的，但有助于提高可读性。

其次，更重要的是，要拟合的函数必须将自变量（在本例中为t）作为第一个参数。我认为导致平坦拟合的原因是您实际上是在拟合曲线n->Radio(n)（将所有其他变量作为参数）而不是t->Radio(t)。