我不熟悉python中的曲线拟合,以及一般的python . 目前,我正在尝试使用scipy中的curve_fit模块来拟合4个光谱峰 .
简而言之,我在一个包含两列的文本文件中有数据 . 所以我的第一步是将数据导入两个数组,一个包含xdata,另一个包含y数据 . 然后我试着定义我要适合的功能(四个voigt峰值) . 最后,当我试图运行整个事情时,我收到以下错误:
引发TypeError('输入错误:N =%s不得超过M =%s'%(n,m))TypeError:输入不正确:N = 11不得超过M = 1
据我所知,从curve_fit help页面来看,这个错误表明我必须至少拥有与拟合参数一样多的数据点,这是有道理的 . 问题是我的数据集中有250个点......
这是我的代码
import numpy as n
import pyspec as p
from scipy.optimize import curve_fit
file = open('fileName', "r") #open the file
data = n.loadtxt(file) #load the file into an array
freq = n.array(data[:, 0] - n.median(data[:, 0])) #center data on zero.
counts = n.array(data[:, 1])
error = n.array(data[:, 1]**0.5) #get the error on the counts. Standard poisson error.
# Define a single voigt profile
def voigt(xdata, amp, cent, FWHM, ep) :
x = xdata
C = cent
F = FWHM
A = amp
E = ep
vmodel = A * ((1 - E)*n.exp(-2.77259 * (n.square(x - C))/n.square(F)) + E / (1 + (4 * n.square(x - C)/F**2)))
return[vmodel]
#Define the four peak function
def voigt4(xdata, amp1, amp2, amp3, amp4, pos1, pos2, pos3, pos4, FWHM, ep, Bg):
voigtp1 = voigt(xdata, amp1, pos1, FWHM, ep)
voigtp2 = voigt(xdata, amp2, pos2, FWHM, ep)
voigtp3 = voigt(xdata, amp3, pos3, FWHM, ep)
voigtp4 = voigt(xdata, amp4, pos3, FWHM, ep)
voigt4 = (voigtp1 + voigtp2 + voigtp3 + voigtp4 + Bg) # include a background term
return[voigt4]
# give an initial guess. The *_in params are initial guesses made by the user.
guess = n.array([amp1_in, amp2_in, amp3_in, amp4_in, pos1_in, pos2_in, pos3_in, pos4_in, 500, 0.5, bkgr_in])
fit = curve_fit(voigt4, freq, counts, guess) # try to fit
我不知道为什么会出现这个错误 .
1 回答
正如评论中已经写好的那样,您应该删除函数
voigt
和voigt4
中的return语句中的括号 . 括号的问题在于您将要返回的数组放在列表中,从而减少返回对象的尺寸 . 请考虑以下示例:然后是命令
将返回4和
按预期返回1 . 如果你现在这样做
就像你在回报声明中所做的那样
将会
和
不是单个值,而是整个原始数组:
这意味着你收到和错误之类的
如果你试图访问
b[1]
.因此,当您将多维对象缩减为一维对象时,收到有关尺寸的错误消息并不是一个大惊喜 .