2016-05-20 2 views
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仕事はありません。これはあまり良くはないし、問題が何であるか分かりません。ピークフィッティングlmfitナン成果

[X、Y] [(34.145490000000002、3.4599999999999999e-08)、 (29.286449999999999、4.8399999999999997e-08)、 (25.118860000000002、0.026773140000000001)、 (21.544350000000001、0.068791409999999997):ここで出力されます、 (18.4785、0.083200979999999994)、 (15.848929999999999、0.02123179)、 (11.659139999999999、0.01551077)、 (10.0、0.084493879999999993)、 (6.3095739999999996、2.0899999999999998e-07)、 (5.4116949999999999、0.045209140000000002)、 (4.6415889999999997、 0.054789360000000002 )、 (3.4145489999999996、8.9399999999999993e-08)、 (2.9286449999999999、0.01100814)、 (2.5118860000000001、0.088990659999999999)、 (1.84785、3.5799999999999995e-07)、 (1.5848930000000001、0.099999009999999999)、 (1.359356、0.075139280000000003) (1.1659139999999999、0.167379)、 (1.0、0.57693050000000001)、 (0.85769590000000007、1.8658159999999999)、 (0.73564230000000008、8.4961369999999992)、 (0.6309574、25.299099999999999)、 (0.54116949999999997、21.413350000000001)、 (0.46415889999999999、13.408829999999998)、 (0.39810719999999999,8.3584750000000003)、 (0.34145490000000006、5.3982010000000002)、 (0.29286440000000002、3.7518540000000002)、 (0.25118859999999998、2.5325389999999999)、 (0.21544349999999998、1.7722470000000001)、 (0.18478499999999998、1.445808)、 (0.15848929999999997、1.182083)、 (0.13593559999999999、0.94957730000000007)、 (0.1165914、0.67620849999999999)、 (0.10000000000000001、0.46631620000000001)、 (0.085769590000000007、0.41001890000000002)、 (0.07356422、0.30625920000000001)、 (0.063095730000000003、0.24040219999999998)、 (0.054116949999999997、0.1942596)、 (0.046415890000000001、0.11306760000 000002)、 (0.039810720000000001、0.099998470000000006)、 (0.034145490000000001、0.099998470000000006)、 (0.029286449999999999、0.02246857)、 (0.025118870000000001、0.077529909999999994)]

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通常、あなたがフィットしようとしているデータがあなたのディストリビューションから離れすぎていると、NANやINFを取得します。たぶん別のものを試してみてください(またはあなたのガウス分布があなたのスケールに比例するようにあなたのものを修正してください)。 'nan_to_num()'関数もチェックしてください。私はNANとINFを取り除くことができなかったときに私を助けました – DarkCygnus

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あなたは出力されていますか?フィットレポートはそのようにはならず、その中にNaNが表示されません。 –

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こんにちは、これも成功なしで試してみました...しかし、私は問題はデータ形式であると信じて...ここ – Iulian

答えて

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私はどちらかあなたのデータ内のNaNがあることが推測

またはその最初の推測はNaNを生成するほど遠いです。 sigmaの0の最初の推測は疑わしいようです - これは> 0である必要があります。 どちらの方法でも、データをプロットしてnp.isnan()を使用すると、おそらく問題の切り分けに役立ちます。

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