python-2.7 - 理論式をデータに当てはめる

Question

私はPythonに非常に慣れていないので、ご容赦ください。私の素朴さを許してください。Windows ラップトップで Spyder Python 2.7 を使用しています。タイトルが示すように、私はいくつかのデータ、理論方程式を持っており、カイ二乗適合であると私が信じているものでデータを適合させようとしています。私が使用している理論式は

import math

import numpy as np

import scipy.optimize as optimize

import matplotlib.pylab as plt

import csv

#with open('1.csv', 'r') as datafile:
 #   datareader = csv.reader(datafile)
 #   for row in datareader:
  #      print ', '.join(row)

t_y_data = np.loadtxt('exerciseball.csv', dtype=float, delimiter=',', usecols=(1,4), skiprows = 1)


print(t_y_data)

t = t_y_data[:,0]

y = t_y_data[:,1]

gamma0 = [.1]

sigma = [(0.345366)/2]*(len(t))

#len(sigma)

#print(sigma)

#print(len(sigma))

#sigma is the error in our measurements, which is the radius of the object


# Dragfunction is the theoretical equation of the position as a function of time when the thing falling experiences a drag force
# This is the function we are trying to fit to our data
# t is the independent variable time, m is the mass, and D is the Diameter

#Gamma is the value of which python will vary, until chi-squared is a minimum



def Dragfunction(x, gamma):
    print x
    g = 9.8
    D = 0.345366
    m = 0.715
#    num = math.sqrt(gamma)*D*g*x
#    den = math.sqrt(m*g)
#    frac = num/den
#    print "frac", frac

    return ((m)/(gamma*D**2))*math.log(math.cosh(math.sqrt(gamma/m*g)*D*g*t))


optimize.curve_fit(Dragfunction, t, y, gamma0, sigma)

これは私が得ているエラーメッセージです:

return ((m)/(gamma*D**2))*math.log(math.cosh(math.sqrt(gamma/m*g)*D*g*t))
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

教授と私は、これを修正するために約 3 ～ 4 時間費やしました。彼は私が多くの問題を解決するのを手伝ってくれましたが、これは解決できないようです.

誰か助けてくれませんか？他に必要な情報がありましたら、お知らせください。