Se encontró una división entre cero en el error de división verdadera sin tener ceros en mis datos.

Este es mi código y estos son mis datos, y este es el resultado del código. He intentado agregar uno de los valores en el eje x, pensando que quizás valores tan pequeños podrían interpretarse como ceros. No tengo idea de lo que true_divide podría ser, y no puedo explicar este error de división por cero ya que no hay un solo cero en mis datos, revisé todos mis 2500 puntos de datos. Esperando que algunos de ustedes puedan proporcionar alguna aclaración. Gracias de antemano.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from iminuit import cost, Minuit
import numpy as np

frame = pd.read_excel(‘/Users/lorenzotecchia/Desktop/Analisi Laboratorio/Analisi dati/Quinta Esperienza/500Hz/F0000CH2.xlsx’, ‘F0000CH2’)
data = pd.read_excel(‘/Users/lorenzotecchia/Desktop/Analisi Laboratorio/Analisi dati/Quinta Esperienza/500Hz/F0000CH1.xlsx’, ‘F0000CH1’)

tempi_500Hz = pd.DataFrame(frame,columns=[‘x’])

Vout_500Hz = pd.DataFrame(frame,columns=[‘y’])

tempi_500Hz = pd.DataFrame(frame,columns=[‘x1’])
Vout_500Hz = pd.DataFrame(frame,columns=[‘y1’])

Vin_500Hz = pd.DataFrame(data,columns=[‘y’])

def fit_esponenziale(x, α, β):
return α * (1 – np.exp(-x / β))

plt.xlabel(‘ω(Hz)’)
plt.ylabel(‘Attenuazioni’)
plt.title(‘Fit Parabolico’)
plt.scatter(tempi_500Hz, Vout_500Hz)
least_squares = cost.LeastSquares(tempi_500Hz, Vout_500Hz, np.sqrt(Vout_500Hz), fit_esponenziale)
m = Minuit(least_squares, α=0, β=0)
m.migrad()
m.hesse()
plt.errorbar(tempi_500Hz, Vout_500Hz, fmt=’o’, label=’data’)
plt.plot(tempi_500Hz, fit_esponenziale(tempi_500Hz, *m.values), label=’fit’)
fit_info = [f’$\chi^2$ / $n_{{dof}}$ = {m.fval:.1f} / {len(tempi_500Hz) – m.nfit}’,]

for p, v, e in zip(m.parameters, m.values, m.errors):
fit_info.append(f'{p} = ${v:.3f} \pm {e:.3f}$’)

plt.legend()
plt.show()