scipy.optimize在方程式中是否有限制?

问题描述

我正在使用scipy优化进行曲线拟合。我之前做过几次,都取得了很好的效果。但是现在我在df中做了一条约1.000.000行的曲线拟合。我没有出现错误,但是曲线拟合的最大值比我的df值最高的Y值大100倍左右。

有人知道为什么曲线比实际的Y值高很多吗?我的想法是Scipy只能使用我df的前...行?

我正在使用以下公式:

def logifunc(x,c,a,b):   
    return c / (1 + (a) * np.exp(-b*(x)))

这是结果(浅绿色是曲线拟合,深绿色是每个X值的Y值平均值):

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解决方法

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