简而言之，我有两个矩阵，一个称为t，另一个称为y。每个都有7列。假设它们被称为a、b、c、d、e、f和g。我想要的是从a对a、b对b、...、g对g这两个矩阵进行回归。我已经设法使我的算法使用curve_fit对一列进行回归一次。但我真正希望的是它能够一次性完成7个回归

我正在使用一个脚本来使用curve_fit分析nmr弛豫率，并从外部文件引入输入和输出值。当我实际尝试运行curve_fit时，我遇到了许多关于这些数据类型的错误消息，例如数据处于不可散列的类型、错误地将数组转换为序列、数据形状不同等。我修改了我的脚本确保它们具有相同的数据类型（

我有数据x和y，想要将一个部分与power_fit相匹配，而另一部分与负power_fit最终稳定为零，并从一些-20nm开始，具有一些5nF值，并在最小值agian开始上升并变为零后下降。|我在某些时候被零除。我使用了两个函数，一个在最小值之前，另一个在最小值之后。将numpy导入为np将m