matplotlib拟合曲线

Matplotlib可以用来拟合曲线，具体的步骤如下：

1. 导入必要的库和数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 6, 8])

2. 选择适当的函数作为拟合函数

在这里，我们选择一个二次函数作为拟合函数：

def quadratic_func(x, a, b, c):
    return a * x ** 2 + b * x + c

3. 使用`curve_fit()`函数进行拟合

from scipy.optimize import curve_fit

popt, pcov = curve_fit(quadratic_func, x, y)

4. 绘制数据和拟合曲线

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, quadratic_func(x, *popt), 'r-', label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt))
plt.legend()
plt.show()

完整代码如下：

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

# 数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 6, 8])

# 拟合函数
def quadratic_func(x, a, b, c):
    return a * x ** 2 + b * x + c

# 拟合
popt, pcov = curve_fit(quadratic_func, x, y)

# 绘图
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, quadratic_func(x, *popt), 'r-', label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt))
plt.legend()
plt.show()