python指数拟合直线最小二乘法

可以使用numpy中的polyfit函数来进行指数拟合直线的最小二乘法。比如在y = a * exp(b * x)这个指数函数的情况下，可以使用以下代码进行拟合：

import numpy as np

# 尝试拟合的数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.5, 3.2, 5.6, 9.7, 15.5])

# 对y取自然对数，然后进行线性拟合
log_y = np.log(y)
a, b = np.polyfit(x, log_y, 1)

# 得到拟合后的结果
fit_func = lambda x: np.exp(a) * np.exp(b * x)

这里的a和b是线性拟合的结果，fit_func就是拟合后的指数函数。