是否强制scipy.optimize.curve_fit()返回上次确定的失败拟合参数？

scipy.optimize.curve_fit()函数是SciPy库中用于曲线拟合的函数。它通过最小化残差平方和来拟合给定的数据点到指定的模型函数。

在默认情况下，scipy.optimize.curve_fit()函数不会强制返回上次确定的失败拟合参数。该函数会尝试使用初始猜测参数进行拟合，如果拟合失败，则会引发一个OptimizeWarning警告，并返回一个包含初始猜测参数的数组。

然而，可以通过设置参数bounds来强制函数返回上次确定的失败拟合参数。bounds参数是一个包含参数范围的元组，用于限制参数的搜索空间。通过将参数范围设置为上次确定的失败拟合参数，可以迫使函数返回这些参数。

以下是一个示例代码，演示如何使用bounds参数来强制返回上次确定的失败拟合参数：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义模型函数
def model_func(x, a, b):
    return a * x + b

# 生成模拟数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = model_func(x, 2, 3) + np.random.normal(0, 1, 100)

# 定义初始猜测参数
initial_guess = [1, 1]

# 定义参数范围，强制返回上次确定的失败拟合参数
bounds = ([2, 2], [2, 2])

# 进行曲线拟合
params, params_covariance = curve_fit(model_func, x, y, p0=initial_guess, bounds=bounds)

# 输出拟合参数
print("拟合参数:", params)

在上述示例中，我们将参数范围bounds设置为[2, 2]，这将强制函数返回上次确定的失败拟合参数[2, 2]。