python 拟合三角函数

可以使用SciPy库中的optimize.curve_fit()函数来拟合三角函数。以下是一个简单的例子：

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

# 创建三角函数数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = 3*np.sin(x) + 2*np.cos(x) + np.random.normal(0, 0.5, 100)

# 定义三角函数模型
def trig_func(x, a, b, c):
    return a*np.sin(x) + b*np.cos(x) + c

# 拟合三角函数模型
params, _ = optimize.curve_fit(trig_func, x, y)

# 绘制拟合曲线
x_fit = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)
y_fit = trig_func(x_fit, *params)
plt.plot(x, y, 'o', label='data')
plt.plot(x_fit, y_fit, label='fit')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个三角函数数据，并定义了一个三角函数模型。然后使用optimize.curve_fit()函数来拟合模型，并绘制拟合曲线。