非线性拟合 python

非线性拟合是一种在Python中常用的拟合方法，适用于拟合非线性数据。在Python中，有多种方法可以实现非线性拟合。例如，可以使用scipy.optimize模块中的curve_fit函数来拟合非线性数据。这个函数需要定义一个用来描述拟合函数的函数，然后将实际数据和初始参数传递给curve_fit函数。函数会返回拟合的参数值，并可以用这些参数绘制出拟合曲线。下面是一个使用非线性回归来拟合数据的示例代码：

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

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

# 生成模拟数据
x_data = np.linspace(0, 4, 50)
y_data = func(x_data, 2.5, 1.3, 0.5) + 0.2 * np.random.normal(size=len(x_data))

# 使用curve_fit函数来拟合非线性数据
popt, pcov = curve_fit(func, x_data, y_data)

# 画出原始数据和拟合曲线
plt.scatter(x_data, y_data, label="Data")
plt.plot(x_data, func(x_data, *popt), color='red', label="Fitted curve")
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们定义了一个指数函数func作为拟合函数，然后生成了一组模拟数据。使用curve_fit函数，我们可以拟合这些非线性数据，并得到拟合的参数值。最后，我们使用matplotlib库将原始数据和拟合曲线绘制在一张图上。这个例子展示了如何使用Python进行非线性拟合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [三种用python进行线性/非线性拟合的方法](https://blog.csdn.net/weixin_67016521/article/details/130119425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python完成非线性拟合](https://blog.csdn.net/u010824101/article/details/122162557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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