指数scipy.optimize.curve_fitの警告を最適化

Question

私は以下のデータに最適な曲線を適用しようとしています。私はデータがp1=p/dist^2の曲線に従うことを期待しています。ここでpは私の唯一のパラメータです。私は、私が期待していた曲線をかなり得ていない、どんな考えが助けになるか？

ありがとう、私はこの質問に答えるために何か他のものを提供する必要がある場合は私に教えてください！

dist = (1,2,3,3) 
ypos = np.arange(len(dist)) 
power1 = [0.33, 0.017, 0.0011, 0] 
power2 = [05.87, 3.34, 1.65, .035] 

def func(p,dist): 
    return p/(dist**2) 
popt, pcov = optimize.curve_fit(func, dist, array1,p0=[5]) 
print(popt) 

Answer 1

私はあなたがポストされたデータの散布図を作成するとき、それはパルスまたはピークの方程式が必要とされるであろう以上のように見える、と私はあなたのコードを持っている数式を使用して良いフィット感を得ることができませんでした。ここに私の散布図コードと画像があります。

import numpy as np 
#import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 

frequency_a = np.array([1.0, 2.6, 5.1, 7.6, 1.01, 1.26, 1.51, 1.76, 2.01, 2.26]) 
dB_a = np.array([0.000, 0.001, 0.045, 0.099, 0.413, 1.004, 2.277, 1.529, 1.031, 0.919]) 


plt.plot(frequency_a, dB_a, 'o') # plot the raw data 
plt.ylim(-0.5, 2.0) 
plt.xlim(0.0, 8.0) 
plt.show()