具有自定义数据集输出的指数曲线拟合是平坦的

Question

我从同事那里取了一些权重，引导了1000次运行，每次运行从原始数据中抽取3个值并附加最小值，现在我尝试用曲线拟合这些值以指数拟合。当我绘制柱状图时，它不是一个很好的指数值，但我认为我做错了什么，因为我只是得到了一条平线。你知道吗

下面的值样本包含1000个样本（每个样本是原始数据中3个样本的最小值）

figure = plt.figure(figsize=(10, 6)) # first element is width, second is height.
axes = figure.add_subplot(1, 1, 1)
#axes.hist( sample, density=True, color="dimgray") # a density
axes.set_ylabel( "Density")
axes.set_xlabel( "Weights")
axes.set_title( "Coworker Weights")

ys, bins = np.histogram(sample,bins = 7)
axes.plot(bins[:-1],ys)

print(bins,ys)

下一张照片的情节很难看，但我仍然认为它应该符合一条曲线：

接下来，我尝试拟合数据：

def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

weights = np.array(weights)
popt, pcov = curve_fit(func, bins[:-1], ys)
print(popt)

figure = plt.figure(figsize=(10, 6)) # first element is width, second is height.
axes = figure.add_subplot(1, 1, 1)
plt.plot(weights, func(weights, *popt))

权重数组是我的原始数据。我得到的输出只是一条平线，popt系数是[1,1,143]。我做错什么了？你知道吗