scipy.optimize.curve_fit Typeerror

Question

Bei dem Versuch, eine exponentielle, um Daten zu passen, gibt scipy.optimize.curve_fit eine Typeerror

x = np.array([0.,1200.02220551,3600.06661654,6000.11102756,8400.15543858,10800.19984961]) 
y = np.array([0.51057636,0.63187347,0.72030091,0.75168574,0.79036657,0.81551974]) 

def f(x,p1,p2):                 
    p1*np.exp(x*p2) 

popt, pcov = curve_fit(f, x, y) 

Leider ist dieses die folgenden Fehler zurückgibt:

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float' 

Irgendwelche Vorschläge von Was hier schief gelaufen ist, würde sehr geschätzt werden.

Answer 1

f muss das Ergebnis zurück.

Hinweis: Seien Sie nicht überrascht, wenn Sie einen anderen Fehler erhalten (optimale Parameter nicht gefunden). Die Daten sehen logarithmisch und nicht exponentiell aus. Das Umschalten von x und y (curve_fit(f, y, x)) funktioniert möglicherweise mit einer Exponentialfunktion.