我正在尝试使用scipy.optimize.curve_filt将曲线拟合到数组中。这是我的代码：
def foubert(t,K,n):
return (1+((1-0.0620281576)**(1-n)-1)*np.exp(-(1-n)*K*(t-3)))**(1/(1-n))
foub_params, _ = scipy.optimize.curve_fit(foubert,phi[:,0],phi[:,1])
K_f,n_f = foub_params
通过使用参数，我得到的最接近曲线的值约为K=0.06和n=2.5，但我的代码一直将n返回为~1，并给我一个运行时警告，因为方程中有一个1/(1-n(项。既然n显然不是1，我该如何解决这个问题？
这是错误消息：
RuntimeWarning: divide by zero encountered in double_scalars
return (1+((1-0.0620281576)**(1-n)-1)*np.exp(-(1-n)*K*(t-3)))**(1/(1-n))
使用curve_fit时，如果不提供初始起点(p0(，则使用[1, 1]。由于您在n=1除以零，因此必须提供初始估计。
如果你知道n > 1(我怀疑它可能来自方程的形式(，那么你也可以定义bounds。
例如，使用K=1, n=2作为起点，并要求n>1:
foub_params, _ = curve_fit(foubert, phi[:,0],phi[:,1], p0=[1, 2], bounds=[(-np.inf, 1.0), (np.inf, np.inf)])
更多详细信息可在curve_fit 的文档中找到