python - 使用 scipy.optimize.curve_fit

Question

我是 scipy 新手，无法使用 curve_fit 函数。我认为有一些 scipy/numpy 数据包装器需要用于独立和依赖的数据集。 windowCurrent 和 windowVoltage 是保存我的数据集中的一组滑动点的队列。

如何包装电流/电压对列表以避免此错误？

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray'

代码:

for line in inputFileContents[:maxlen]:
    print line
    timeStamp,voltage,current = line.split(",")
    if windowCurrent == None and windowVoltage == None:
        windowCurrent = deque(current, maxlen)
        windowVoltage = deque(voltage, maxlen)
    else:
        windowCurrent.append(current)
        windowVoltage.append(voltage)

for lineConents in inputFileContents:
    timeStamp,voltage,current = line.split(",")
    windowCurrent.append(current)
    windowVoltage.append(voltage)
    curveList.append([timeStamp, op.curve_fit(logCurve, np.array(list(windowCurrent)), np.array(list(windowVoltage)))])
    curveListPopulate(curveList)

另外:执行 list(windowCurrent) 时，不进行 np.array 包装，也会返回错误。

Link错误全文

Answer 1

尝试转换current和voltage至float在将它们附加到 windowCurrent 之前和windowVoltage .

说明:

Numpy 的数组可以保存多种数据类型，而不仅仅是数字。在您的情况下，它似乎是字符串数据类型: line.split返回字符串，因此您得到一个字符串的 numpy 数组。显然，您不能将字符串彼此相减。