这里抱歉是代码 . 我试图将贝塞尔函数拟合到某些2D数据，贝塞尔函数很复杂 . 但是，当我适应数据时，我总是最终得到一个数组错误，我无法排序（我是python的新手） . 最后，代码理想情况下会给出错误来解释导入数据的分散 .
from numpy import *
from pylab import *
from scitools.std import *
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.special
from scipy.optimize import curve_fit
xdata=np.array([7.6,22.6,47.6,97.6,147.6,200,300,400,500,600,700,800,900,1000,1100,1200,1300])
ydata=np.array([1.19E-05,1.05E-05,1.06E-05,9.92E-06,9.85E-06,9.88E-06,9.45E-06,9.77E-06,9.59E-06,1.09E-05,1.22E-05,1.39E-05,1.78E-05,2.04E-05,2.61E-05,3.17E-05,3.86E-05])
b = 1.63854196884e+39
def func(x,p1,p2):
return p2*(sqrt((scipy.special.jn(1,(1j*sqrt((8*b*p1**3*(x/10000))))))/(1j*sqrt((2*b*p1**3*(x/10000))))))
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata,p0=(1.0,0.2))
此代码旨在显示粗略问题，但最后我想要p1和p2的值加上错误 .
我得到的错误就是这个，（我知道它的基本但是我一直搞砸了）
TypeError Traceback（最近一次调用最后一次）
TypeError：数组无法安全地转换为所需类型
错误回溯（最近一次调用最后一次）/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.1/lib/python2.7/site-packages/IPython/utils/py3compat.pyc in execfile（fname，* where）173 else：174 filename = fname - > 175 builtin .execfile（filename，* where）
/ Users / sean / Cardiff / DTO / paulsen / carley report / crap.py in（）21 22 ---> 23 popt，pcov = curve_fit（func，xdata，ydata，p0 =（1.0,0.2））24 25
/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.1/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.pyc in curve_fit（f，xdata，ydata，p0，sigma，absolute_sigma，** kw）553 ＃从kw中删除full_output，否则我们将其传递两次 .
554 return_full = kw.pop('full_output', False)
-
555 res = leastsq（func，p0，args = args，full_output = 1，** kw）556（popt，pcov，infodict，errmsg，ier）= res 557
/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.1/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.pyc in leastsq（func，x0，args，Dfun，full_output，col_deriv，ftol，xtol，gtol ，maxfev，epsfcn，factor，diag）377 maxfev = 200 *（n 1）378 retval = _minpack._lmdif（func，x0，args，full_output，ftol，xtol， - > 379 gtol，maxfev，epsfcn，factor，diag ）380 else：381如果col_deriv：
任何帮助是极大的赞赏 . 干杯