RuntimeError：找不到最佳參數：函數調用次數達到maxfev = 800

Question

我有一張圖片，我在其中選取一個randow行並嘗試在該行中擬合高斯曲線。我正在使用scipy.optimize curve_fit方法擬合高斯。

根據數組向量選擇randow行[10,20,40,60,100]，這意味着在第一次嘗試中，我會在該圖像中選擇10個randow行（因此爲10高斯擬合），然後，更多的行被選中等等。

大部分時間，代碼正在工作，但是，有時候我會得到一個錯誤（尤其是當行數很大時：大約在60或更多），這就是說找不到最優參數。

我發現了一些類似的帖子在stackoverflow但仍不能解決這個問題。似乎這個問題經常出現在curve_fit方法。

Answer 1

激光束，有沒有機會？ ;-)

無論如何，問題可能是由於scipy's curve_fit函數，所選的行很難適應高斯曲線。我的第一個建議是調試（使用例如python的logging模塊）來查看錯誤是否僅在特定行上彈出。

我的第二個建議是爲curve_fit更改初始猜測。從可以進行曲線擬合的行中，您應該能夠提取幾個參數。在其他行上，高斯的平均值在大致相同的位置，並且適應度也不會變化很大。一個好的初步猜測肯定會有助於曲線擬合。

如果你想分析問題，我肯定會這樣做：嘗試找到800次迭代後曲線擬合失敗的行。然後通過更改初始猜測來查看曲線擬合是否有效。