matplotlib 散点图拟合曲线

要在 matplotlib 中绘制散点图并进行拟合曲线，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

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

2. 准备数据：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # x轴数据
y = np.array([2, 3, 5, 8, 11])  # y轴数据

3. 定义拟合函数：

def func(x, a, b):
    return a * x + b

4. 进行曲线拟合：

popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
a, b = popt  # 获取拟合参数

# 生成拟合曲线的x值
x_fit = np.linspace(min(x), max(x), 100)
y_fit = func(x_fit, a, b)  # 生成拟合曲线的y值

5. 绘制散点图和拟合曲线：

plt.scatter(x, y, label='Data')  # 绘制散点图
plt.plot(x_fit, y_fit, 'r-', label='Fit Curve')  # 绘制拟合曲线
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()

这样，你就可以在 matplotlib 中绘制出带有散点图和拟合曲线的图形了。你可以根据自己的数据和需要进行相应的修改。