使用lmfit LognormalModel时的ValueError

Question

我已经使用lmfit大约一天了，不用说，我对这个库知之甚少。我一直在使用几个内置的模型进行曲线拟合，除了对数正态模型之外，所有这些模型都可以完美地处理数据。

下面是我的代码：

from numpy import *
from lmfit.models import LognormalModel
import pandas as pd
import scipy.integrate as integrate

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('./data.csv', delimiter = ",")
x = data.ix[:, 0]
y = data.ix[:, 1]

print (x)
print (y)

mod = LognormalModel()
pars = mod.guess(y, x=x)
out = mod.fit(y, pars , x=x)
print(out.best_values)
print(out.fit_report(min_correl=0.25))
out.plot()

plt.plot(x, y,         'bo')
plt.plot(x, out.init_fit, 'k--')
plt.plot(x, out.best_fit, 'r-')
plt.show()

错误输出为：

Traceback (most recent call last):
  File "Cs_curve_fit.py", line 17, in <module>
    pvout = pvmod.fit(y, amplitude= 1, center = 1, sigma =1 , x=x)
  File "C:\Users\NAME\Anaconda3\lib\site-packages\lmfit\model.py", line 731, in fit
    output.fit(data=data, weights=weights)
  File "C:\Users\NAME\Anaconda3\lib\site-packages\lmfit\model.py", line 944, in fit
    self.init_fit = self.model.eval(params=self.params, **self.userkws)
  File "C:\Users\NAME\Anaconda3\lib\site-packages\lmfit\model.py", line 569, in eval
    return self.func(**self.make_funcargs(params, kwargs))
  File "C:\Users\NAME\Anaconda3\lib\site-packages\lmfit\lineshapes.py", line 162, in lognormal
    x[where(x <= 1.e-19)] = 1.e-19
  File "C:\Users\NAME\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 773, in __setitem__
    setitem(key, value)
  File "C:\Users\NAME\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 755, in setitem
    raise ValueError("Can only tuple-index with a MultiIndex")
ValueError: Can only tuple-index with a MultiIndex

Answer 1

首先，您显示的错误消息不可能来自您发布的代码。错误消息显示文件"Cs_curve_fit.py“的第17行内容为

pvout = pvmod.fit(y, amplitude= 1, center = 1, sigma =1 , x=x)

但这并不存在于您的代码中。请张贴实际代码和实际输出。

其次，这个问题的发生似乎是因为x的数据不能转换成一维的数值数组。不能信任您的代码或输出，我建议您自己将数据转换为1Dnumpy数组作为第一个测试。Lmfit应该能够处理Pandas系列，但它只对一维numpy数组执行简单的强制操作。