<br><br><div class="gmail_quote">On Wed, Apr 21, 2010 at 12:21 AM, Gökhan Sever <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:gokhansever@gmail.com">gokhansever@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
Hello,<br><br>I want to fit a curve to my simple data using the scipy.optimize.curve_fit function. Here how I define my arrays and fit function:<br><br>    tfit = np.array([463.8, 0.5])<br>    weights = np.ones(16, dtype=&#39;float64&#39;) <br>

    popt, pcov = curve_fit(my_func, array([16 elements x]), array([16 elements y]), p0=tfit, sigma=weights)<br><br>   def my_func(x, a, b):<br>       return a*x**b<br><br>I am following the documentation and example from <a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html" target="_blank">http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html</a><br>

<br>When I run the script, this part of the code produces a RunTimeError as indicated below:<br><br>  File &quot;/usr/lib/python2.6/site-packages/scipy/optimize/minpack.py&quot;, line 430, in curve_fit<br>    raise RuntimeError(msg)<br>

RuntimeError: Optimal parameters not found: The cosine of the angle between func(x) and any column of the<br>  Jacobian is at most 0.000000 in absolute value<br><br>Do you have any ideas how to fix this issue and estimate optimum parameters out of my data?<br>

<br>Thank you.<br><br>-- <br><font color="#888888">Gökhan<br>
</font></blockquote></div><br>Here comes a quick self-reply:<br><br>Converting x and y arrays using np.asarray to float64 resolved the problem. <br><br>-- <br>Gökhan<br>