运行时错误：未找到最佳参数：对函数的调用次数已达到 maxfev

我在尝试运行 scipy.optimize.curve_fit() 以将正弦曲线拟合到数据时遇到此错误。查看其他问题，我尝试将 maxfev 的值一直增加到一百万，但它仍然不会收敛。

我还检查了我用于 sigma 的数组（这实际上不是错误，因为我们没有它，而是一个粗略的近似值）中是否有任何零，因为这会导致它跳闸，但它没有'不。有时确实会出现除以零的错误，但我不知道是什么原因造成的，而且我无法始终如一地复制它。

这是我拟合的数据；它显然有一个正弦趋势，我已经尽可能地设置了初始参数以匹配该图。

当我的时间范围较小时它有效；它只是停留在较大的数据集上。

这是代码行：

params,params_covariance = optimize.curve_fit(test_func,array,avg_radon,p0=[naverage_true,nstd,np.pi/365,1],sigma = npercent,maxfev=10000)

要拟合的函数在哪里

def test_func(x,P0,P1,P2,P3):
        return P0 + P1 * np.sin(P2*(x-P3))

初始参数是函数的平均值、标准偏差（振幅）、一年的时间段以及我不太确定的偏移。我还尝试使用较小数据集的最佳参数进行初始化，并且没有骰子。

再次重申：我已尝试增加 maxfev 并检查 sigma 是否为零，这是我能找到的此表单的所有其他问题中建议的解决方案。

编辑：我发现只有在运行较小的数据集后直接运行较大的数据集时，才会得到除以零误差。这意味着什么？