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-yr)/n1)+b(exp(x-y*r)/n2)-a-b+i
时间: 2023-11-28 13:48:31 浏览: 29
可以使用scipy库中的curve_fit函数进行数据拟合。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
# 定义隐函数
def func(x, a, b, n1, n2, r, i, yr):
return a * np.exp((x - yr)/n1) + b * np.exp((x - y*r)/n2) - a - b + i
# 读取数据文件
data = np.loadtxt('data.txt')
# 提取x和y值
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
# 调用curve_fit函数进行拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
# 输出拟合结果
print('a:', popt[0])
print('b:', popt[1])
print('n1:', popt[2])
print('n2:', popt[3])
print('r:', popt[4])
print('i:', popt[5])
print('yr:', popt[6])
```
其中,data.txt文件中包含了需要拟合的数据,第一列为x值,第二列为y值。popt为拟合得到的参数数组,pcov为拟合参数的协方差矩阵。