Python曲线拟合

Python中可以使用scipy库的curve_fit()函数来进行曲线拟合。该函数可以通过非线性最小二乘法将给定函数拟合到数据上。函数的参数包括要拟合的函数（f）、x轴数据（xdata）、y轴数据（ydata）以及初始参数值（p0）。

例如，可以使用numpy库的polyfit()函数来进行一元二次多项式拟合。首先，需要导入所需的库并定义数据集ti和yi。然后，可以使用polyfit()函数对ti和yi进行二次多项式拟合，将结果保存在z1中。

另外，还可以使用matplotlib库将拟合结果可视化。需要通过导入相应的库并定义x轴和y轴的数据。接着，可以定义一个拟合函数（func）及其参数（a、b、c）。然后，使用curve_fit()函数对x和y进行拟合，将结果保存在popt和pcov中。最后，使用拟合函数及其参数绘制拟合曲线，并通过scatter()和plot()函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上。

这样，我们就可以使用Python进行曲线拟合了。