curve_fit()函数的输出是什么

`curve_fit()`函数的主要输出有两个：

1. `popt`（最优参数估计）[^2]：这是对模型参数的估计，它包含了拟合函数中各个参数的最优值。在这个例子中，`func`中有三个参数（k, beta, kappa），`popt`就是一个包含这三个值的数组。

2. `pcov`（协方差矩阵）：这是一个二维数组，表示每个参数之间的不确定性和精度。对角线元素代表对应参数的标准偏差，而离对角线越远的元素则反映参数之间可能存在的相关性。

例如，如果你调用`popt`和`pcov`，它们可能会看起来像这样：

popt = array([k_value, beta_value, kappa_value])
pcov = [[std_dev_k, corr_k_beta], [corr_beta_k, std_dev_beta], [corr_kappa_beta, corr_kappa_k]]

其中，`k_value`, `beta_value`, 和 `kappa_value` 是模型参数的最佳估计值，`std_dev_...` 表示标准偏差，`corr_...` 表示参数间的相关系数。