用python 写一个拟合大量数据的隐函数参数的代码，数据通过调用文本文件获得，其中函数参数有a,b,n1,n2,r,i.隐函数具体形式为y=a*(exp(x-y*r)/n1)+b(exp(x-y*r)/n2)-a-b+i

以下是一个用python拟合隐函数参数的示例代码，使用的是scipy库中的curve_fit函数：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义隐函数
def my_func(x, a, b, n1, n2, r, i):
    y = a*(np.exp(x-y*r)/n1) + b*(np.exp(x-y*r)/n2) - a - b + i
    return y

# 读取数据文件
data = np.loadtxt('data.txt')   # 假设数据文件名为data.txt

x = data[:, 0]   # x数据
y = data[:, 1]   # y数据

# 初始参数猜测值
p0 = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]

# 拟合
params, _ = curve_fit(my_func, x, y, p0=p0)

# 输出拟合结果
print('a = ', params[0])
print('b = ', params[1])
print('n1 = ', params[2])
print('n2 = ', params[3])
print('r = ', params[4])
print('i = ', params[5])

在代码中，首先定义了一个名为my_func的函数，其中包含了要拟合的隐函数的具体形式。然后通过numpy库中的loadtxt函数读取数据文件，将x和y数据分别存储在变量x和y中。接着，定义了一个初始参数猜测值p0，用于指导拟合过程的起始点。最后，使用scipy库中的curve_fit函数进行拟合，得到参数估计值params。最后输出拟合结果。