sigma = yerr
popt, pcov = optimize.curve_fit(func, x, y, sigma=sigma, maxfev=10000)
print('popt: {p}'.format(p=popt))
scidavis = 0.14154, 7.38213
print('scidavis: {p}'.format(p=scidavis))
print("""sum of squares for scipy:    {sp}
sum of squares for scidavis: {d}
""".format(
    sp=sum_square(residuals(popt, x=x, y=y, sigma=sigma)), d=sum_square(
    residuals(scidavis, x=x, y=y, sigma=sigma))))
plt.plot(x, y, 'bo', x, func(x, *popt), 'r-', x, func(x, *scidavis), 'g-')
plt.errorbar(x, y, yerr)
plt.show()
Как правильно включить неопределенности в подгонку с помощью python