运行时错误：未找到最佳参数：函数调用次数已达到maxfev = 800

Question

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我有一张图片，在其中选取一行随机行并尝试在该行上拟合高斯曲线。我使用 scipy.optimize curve_fit 方法 来拟合高斯曲线。

选择随机行是根据一个数组向量 [10, 20, 40, 60, 100] 进行的，意思是在第一次尝试中，我在该图像中选择了 10 行随机行（因此，进行了 10 次高斯拟合），然后选择更多行，以此类推。

大多数情况下，代码都能正常工作，但有时会出现错误（特别是当行数较多时：大约为 60 或更多），提示未找到最优参数。

我在 stackoverflow 上找到了一些类似的帖子，但仍然无法解决这个问题。看起来这个问题经常出现在 curve_fit 方法 中。

- Sanchit

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Oliver W. · Accepted Answer

激光束，有这个可能吗？;-)

无论如何，问题可能是选择的行很难通过scipy's curve_fit函数拟合高斯曲线。我的第一个建议是调试（使用例如Python的logging模块），以查看错误是否仅在特定行上出现。

我的第二个建议是更改curve_fit的初始猜测。从可以进行曲线拟合的行中，您应该能够提取出几个参数。在其他行中，高斯分布的平均值大约在相同位置，并且幅度变化也不会那么大。良好的初始猜测一定会帮助曲线拟合。

如果您想分析此问题，我绝对会两者都做：尝试找到在800次迭代后曲线拟合失败的行。然后看看通过更改初始猜测是否可以进行曲线拟合。