我需要使用 scipy.optimize.curve_fit 将曲线拟合到实验数据并提取参数。我的数据同时具有 x 和 y 不确定性。
该文档解释了如何包含 y 不确定性，如下所示：
sigma ：无或 M 长度序列，可选如果不是无，则 ydata 数组中的不确定性。这些用作最小二乘问题中的权重，即最小化 np.sum( ((f(xdata, *popt) - ydata) / sigma)**2 ) 如果没有，则假定不确定性为 1。
但是，尚不清楚我应该如何包括 x 不确定性。请解释我怎么能做到这一点？