为什么我的curve_fit达到maxfev = 10000？

Question

我正在尝试拟合，但即使将maxfev增加到10000，我也各自使用maxfev。我想我做错了。

我将遍历4个大小相同（30X240X240）的图像堆栈，并在4个不同的图像上获得相同体素的值。因此，供您参考，我的循环将使用n = 30，d = 240

v1, v2, v3, v4 = 0.000, 0.000, 0.000, 0.000

xdata = np.array([50,300,600,1000])

D_map = np.zeros((n,d,d))
K_map = np.zeros((n,d,d))

def kurtosis(x, D, K):
    return (-x * D) + (1/6 * (x **2)* (D **2) * K)

for i in range(n):
    for r in range(d):
        for c in range(d):
            v1 = b50_data[i,r,c]
            if v1 < 28:
                D_map[i,r,c] = 0
                K_map[i,r,c] = 0
            else:
                v2 = b300_data[i,r,c]
                v3 = b600_data[i,r,c]
                v4 = b1000_data[i,r,c]
                ydata = np.array([v1,v2, v3, v4])
                ydata = np.log(ydata/v1)

                popt, pcov = curve_fit(kurtosis, xdata, ydata, maxfev= 10000)
                D_map[i,r,c] = popt[0] * 1000
                K_map[i,r,c] = popt[0]

Answer 1

好的，我已经解决了。

try: except:通过所有需要很长时间的操作并返回错误。

我的代码现在是

try:
  popt, pcov = curve_fit(kurtosis, xdata, ydata, maxfev= 5000)
except:
  popt = [0,0]

D_map[i,r,c] = popt[0] * 1000
K_map[i,r,c] = popt[0]