python曲线拟合指数函数

曲线拟合指数函数的方法是使用scipy库中的curve_fit()函数。该函数使用非线性最小二乘法来拟合函数。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：import numpy as np, import matplotlib.pyplot as plt, import scipy.optimize as optimize

2. 模拟生成一组实验数据：x = np.arange(0, 100, 0.2), y = np.exp(-x / 51.3) + noise，其中noise为添加的噪声。

3. 定义目标函数：def target_func(x, a0, a1, a2): return a0 * np.exp(-x / a1) + a2

4. 设置初值：a0 = max(y) - min(y), a1 = x[round(len(x) / 2)], a2 = min(y)，p0 = [a0, a1, a2]

5. 使用curve_fit()进行拟合：para, cov = optimize.curve_fit(target_func, x, y, p0=p0)

6. 根据拟合参数得到拟合曲线：y_fit = [target_func(a, *para) for a in x]

7. 绘制实验数据和拟合曲线图：plt.plot(x, y, 'b--')、plt.plot(x, y_fit, 'g')、plt.show()

以上步骤就是使用python进行曲线拟合指数函数的过程。