python散点图拟合曲线-python曲线拟合

要在Python中使用散点图进行曲线拟合，可以使用SciPy库中的curve_fit函数。首先，我们需要导入所需的库和数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义我们要拟合的函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.sin(b * x) + c

# 假设我们有一些数据
x_data = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
y_data = 2.5 * np.sin(1.5 * x_data) + 1.5 + np.random.normal(size=50)

在这里，我们定义了一个名为func的函数，它将被用作我们要拟合的函数。我们还创建了一些假数据，其中x_data是介于0到2π之间的50个等间距数据点，y_data是根据这些x值计算出来的一些带有噪声的y值。

接下来，我们使用curve_fit函数进行拟合：

# 使用curve_fit进行拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x_data, y_data)

# 输出拟合的参数
print(popt)

# 绘制原始数据和拟合的曲线
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_data, func(x_data, *popt), 'r')
plt.show()

这里的curve_fit函数将我们的数据和func函数作为输入，并返回一个包含拟合参数的数组popt和一个协方差矩阵pcov。我们可以使用popt来绘制拟合的曲线。

最后，我们可以使用Matplotlib库来绘制散点图和拟合的曲线。在这里，我们首先使用plt.scatter函数绘制原始数据的散点图，然后使用plt.plot函数绘制拟合曲线。

运行完整的代码，你将会得到一个包含原始数据和拟合曲线的散点图。