scipy.optimize.curve_fit повышает RuntimeWarning
Я пытаюсь подогнать кривую, изменив два параметра (e
а также A
). Целевая кривая строится путем назначения n0=0.395
, но его фактическое значение 0.0395
, Поэтому я надеюсь достичь той же кривой, изменив e
а также A
,
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x,e,A):
return A*(e+x)**0.0395
strain = np.linspace(0,15,3000) # variable
e = 0.773
A = 386.5
n0 = 0.395
y = A*(e+strain)**n0 # target to minimize
popt, pcov = curve_fit(func, strain, y)
Тем не менее, я постоянно получаю это предупреждение после запуска кода:
RuntimeWarning: invalid value encountered in power
return A*(e+x)**0.0395
Мне было интересно, почему это происходит и как улучшить код?
1 ответ
Решение
Я нашел решение, которое мне не нравится, но оно устраняет предупреждение. Я обнаружил, что, как это ни странно для меня, "e" делалось отрицательным в функции curve_fit(). Я добавил "кирпичную стену" внутри функции, чтобы остановить это, но в этом нет необходимости. Мой код:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x,e,A):
if e < 0.0: # curve_fit() hits a "brick wall" if e is negative
return 1.0E10 # large value gives large error, the "brick wall"
return A*(e+x)**0.0395
strain = np.linspace(0,0.1,3) # variable
e = 0.773
A = 386.5
n0 = 0.395
y = A*(e+strain)**n0 # target to minimize
popt, pcov = curve_fit(func, strain, y)