帮我写一段python代码，能够实现曲线拟合，要求自变量为x，因变量为lnx

在Python中，我们可以使用`scipy.optimize.curve_fit`函数来实现非线性最小二乘法的曲线拟合，如对对数函数ln(x)进行拟合。这里是一个简单的例子：

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

# 定义我们想要拟合的对数函数
def ln_function(x, a):
    return a * np.log(x)

# 假设我们有一些数据点
x_data = np.linspace(0.1, 10, 100)
y_data = np.random.normal(ln_function(x_data, 2), 0.5)  # 添加一些噪声

# 使用curve_fit进行拟合
params, _ = curve_fit(ln_function, x_data, y_data)

# 计算拟合后的参数a
a_fitted = params[0]

# 拟合曲线
y_fit = ln_function(x_data, a_fitted)

# 绘制原始数据、拟合曲线和残差图
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(x_data, y_data, label='Data')
plt.plot(x_data, y_fit, 'r', label='Fit', linewidth=2)
plt.title('Fitting ln(x) with curve_fit')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('ln(x)')
plt.legend()
plt.show()