利用Scipy进行数据指数拟合：如何解决运行时错误？

出现这个问题的可能是由于初始值选择过大或过小，导致计算过程中出现了数值溢出的情况。为解决该问题，可以采用以下两种方法：

方法一：手动选择初始值 手动选择适当的初始值可以有效地避免计算出错。例如，我们可以将初始值的范围设置在合理的范围内，并将其以一定步长进行遍历，找到一组能够使计算成功的初始值。示例代码如下所示：

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

# 数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.1, 4.3, 7.6, 13.2, 23.5])

# 定义指数函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(b * x) + c

# 手动选择初始值
a = 1
b = 0.1
c = 0

popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0=[a, b, c])

print(popt)

方法二：采用SciPy的“lmfit”库 使用“lmfit”库可以自动优化初始值以避免计算出错。示例代码如下所示：

from lmfit import Model
import numpy as np

# 数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.1, 4.3, 7.6, 13.2, 23.5])

# 定义指数函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(b * x) + c

# 定义模型
model = Model(func)

# 优化模型，并自动确定初始