调用 func 的 curve_fit 会引发 IndexError

如何解决调用 func 的 curve_fit 会引发 IndexError

我正在尝试使用 curve_fit 将函数 TGp_xx 中的参数 eta_H 拟合到某些数据（x_data、data_num_xx）。现在，下面的代码是我正在使用的代码的简化版本，它本身无法工作，但我希望这个问题具有足够的概念性，即使从这里也可以理解

from scipy.optimize import curve_fit

Lx        = 150
y_cut     = 20

data = np.loadtxt("../dump/results.dat")

ux       = data[:,3]
ux       = np.reshape(ux,(Ly,Lx))


def Par_x(x,y,vec):
    fdx = vec[(x+1)%Lx,y]    
    fsx = vec[(x-1+Lx)%Lx,y]    

    return (fdx - fsx) / 2.0

def TGp_xx(x,eta_H): return 2*eta_H*Par_x(x,y_cut,ux)

x_data = np.arange(Lx,dtype=np.int)
data_num_xx  = np.empty(Lx,dtype='float64')  #this is just a placeholder

popt_xx,pcov_xx = curve_fit(TGp_xx,x_data,data_num_xx)

我在 Par_x 中引发了 IndexError：

fdx = vec[(x+1)%Lx,y]    

IndexError: 用作索引的数组必须是整数（或布尔值）类型

我尝试了一些更简单的方法，例如在 curve_fit 之外调用 TGp_xx(x_data,some_constant)，并且它有效。我真的不明白为什么在curve_fit内部我得到IndexError，好像我将一个浮点值（或一个浮点数组）作为x传递，它不能用作索引。