Python使用curve_fit拟合对数函数时报object too deep for desired array错误

报错的根本原因是scipy.optimize.curve_fit要求输入的x、y参数为一维数组，你当前传入的是shape为(22,1)的二维数组，多余的维度触发了深度不匹配错误，同时你的代码还有两处语法错误需要修正。

需要修改的点：

• 对二维的x、y数组调用.flatten()方法转为一维数组后再传入curve_fit
• 修正函数定义的缩进问题，return语句需要缩进在func函数内部
• 修正序列生成方法的拼写错误，arrange改为np.arange

修正后的完整代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

# 此处保留你自己的x、y二维数组定义逻辑
def func(x, a, b):
    return a * np.log(x) + b

# 核心修正：将二维数组降为符合要求的一维数组
x_1d = x.flatten()
y_1d = y.flatten()

popt, _ = curve_fit(func, x_1d, y_1d)
a, b = popt
x_line = np.arange(min(x_1d), max(x_1d), 1)
y_line = func(x_line, a, b)
plt.plot(x_line, y_line, label='拟合曲线')
# 可选：添加原始散点方便对比效果
plt.scatter(x_1d, y_1d, c='red', label='原始观测值')
plt.legend()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chrissi