为什么curve_Fit来自 scipy.optimze 在这段代码中表现得很奇怪？

Question

我在一段非常简单的代码中遇到了这个奇怪的问题。我看过无数的例子，它们似乎都工作正常，但由于某种原因，我的没有......我试图实现的是设置回归模型绘制开始的点。我希望它是，比如说5000，而不是零。在另一端，它工作正常，即如果我将回归设置为在期望点结束，它会，但是从零以外的任何其他点开始都不起作用。如果我将“start” xFit1 设置为非零值，则缩放将变得很奇怪，而绘图的开头仅保持为零。可能发生了什么，任何想法？AVG_PNTSx = []u = 0p = 0S_O = False#Array creation#Add each sample preparation result here manually:  AVG_PNTSy = [14, 30, 64, 130, 300, 400, 1220, 2660, 4939, 10100, 10600, 10900, 10000, 22150, 45000]#Auto creation of x-array based on y-arrayfor i in range(len(AVG_PNTSy)):    u = (i*20001)+10000    AVG_PNTSx.append(u)#Exp Regressiondef func(x,a,b):    return a*np.exp(b*x)xFit1 = np.arange(start,300000,1)init_guess = [1,0.00001]popt, pcov = curve_fit(func, AVG_PNTSx, AVG_PNTSy,init_guess)#Plotsp3, = plt.plot((func(xFit1,*popt)))plt.plot(AVG_PNTSx,AVG_PNTSy,"ro")  

Answer 1

当你做绘图时，你忘了把X。

解决方案：

xFit2=np.arange(50000, 300000, 1)

#Plots

p3, = plt.plot(xFit2,(func(xFit2,*popt)))

plt.plot(AVG_PNTSx,AVG_PNTSy,"ro")