散乱数据图
我需要将（x，y）-数据拟合到具有两个变量（x和y）的方程式中，并检索5个未知参数。
我正在编写一个脚本，以处理来自简单.txt文件的IV数据（电流电压），并将其拟合为称为非理想二极管方程的方程；这是一个隐式非线性函数。
到目前为止，我已经使用python打开了文件，将数据分类为numpy数组，绘制了原始数据的散点图，并且我知道要适合的函数的外观。我尝试定义方程式，并尝试了SciPy函数fsolve和curve_fit，但没有运气（也许我不好用它们）。
我只需要简单地将数据拟合到以下方程式，检索参数并绘制实际曲线即可：
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()
该代码绘制了数据点，但需要优化二极管方程，检索参数并绘制优化方程。
编辑：现在插入尝试使scipy优化隐式函数
参考方案
将数据发布到某处并给出失败的性质将很有帮助。也就是说，Python是否会给出异常，是否契合会给出错误消息，或者契合运行到完成，但契合只是“不好”？
您绝对希望为拟合参数提供初始值。 scipy.optimize.curve_fit()不允许用户不指定起始值，这是一种理解，这是一个错误，因为它没有指定初始值。非线性曲线拟合问题通常不是全局优化，而是通过优化初始值来工作的，并且通常对初始值敏感（尤其是在涉及指数衰减时）。 FWIW，当您未明确声明所有参数的初始值时，使用的初始值为“ 1”。这是一个好的默认值吗？不它不是。
我还认为您有一个可能更严重的问题。您的“ y”模型是先验的：“ y”取决于“ y”。我不知道您使用的公式，但我可以相信二极管的I-V曲线是超验的。除非您的d参数值是<< 1，否则我认为您的模型将不稳定。您可能要确保d的边界必须为<< 1，并且几乎可以肯定不希望以d = 1开头。
那可能不是您想要的答案，但是我希望它能帮助您走上正确的道路。
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