散亂數據圖

我需要將(x，y)-數據擬合到具有兩個變量(x和y)的方程式中，并檢索5個未知參數。

我正在編寫一個腳本，以處理來自簡單.txt文件的IV數據(電流電壓)，并將其擬合為稱為非理想二極管方程的方程；這是一個隱式非線性函數。

到目前為止，我已經使用python打開了文件，將數據分類為numpy數組，繪制了原始數據的散點圖，并且我知道要適合的函數的外觀。我嘗試定義方程式，并嘗試了SciPy函數fsolve和curve_fit，但沒有運氣(也許我不好用它們)。

我只需要簡單地將數據擬合到以下方程式，檢索參數并繪制實際曲線即可：

y = a-b *(np.exp((x-y * d)/ c)-1)-(x + y * d)/ e

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy import optimize

OpenFile = pd.read_csv("test.txt", sep="\t", header=0)

FileArray = np.array(OpenFile)

x = FileArray[:, 0]

y = FileArray[:, 1] * 1000.0 / 0.08

plt.scatter(x, y)

def diode(data, a, b, c, d, e):

v, j = data

return a - b * (np.exp((v - j * d) / c) - 1) - (v + j * d) / e - j

### FAILED SCIPY OPTIMIZE ATTEMPT ###

parameters, parameterscovariance = optimize.curve_fit(diode, (x,y), y,

bounds = ([0, 0, 0, 0, 0],

[np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf]),

max_nfev=10000)

plt.plot(x, diode((x,y), parameters[0], parameters[1], parameters[2], parameters[3], parameters[4]))

plt.show()

該代碼繪制了數據點，但需要優化二極管方程，檢索參數并繪制優化方程。

編輯：現在插入嘗試使scipy優化隱式函數

參考方案

將數據發布到某處并給出失敗的性質將很有幫助。也就是說，Python是否會給出異常，是否契合會給出錯誤消息，或者契合運行到完成，但契合只是“不好”？

您絕對希望為擬合參數提供初始值。 scipy.optimize.curve_fit()不允許用戶不指定起始值，這是一種理解，這是一個錯誤，因為它沒有指定初始值。非線性曲線擬合問題通常不是全局優化，而是通過優化初始值來工作的，并且通常對初始值敏感(尤其是在涉及指數衰減時)。 FWIW，當您未明確聲明所有參數的初始值時，使用的初始值為“ 1”。這是一個好的默認值嗎？不它不是。

我還認為您有一個可能更嚴重的問題。您的“ y”模型是先驗的：“ y”取決于“ y”。我不知道您使用的公式，但我可以相信二極管的I-V曲線是超驗的。除非您的d參數值是<< 1，否則我認為您的模型將不穩定。您可能要確保d的邊界必須為<< 1，并且幾乎可以肯定不希望以d = 1開頭。

那可能不是您想要的答案，但是我希望它能幫助您走上正確的道路。

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總結

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