python拟合曲线求导

可以使用Python中的SciPy库来拟合曲线并求导。

首先，使用Scipy库的curve_fit函数拟合曲线。该函数需要两个参数：要拟合的函数和数据点。以下是一个例子：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义要拟合的函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

# 定义数据点
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
ydata = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)

# 加入噪声
ydata = ydata + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))

# 拟合曲线
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)

# 输出拟合结果
print(popt)

输出结果为：

[ 2.55423755  1.25936501 -0.01275724]

这表示函数的拟合结果为：a=2.55，b=1.26，c=-0.01。

接下来，可以使用Scipy库的derivative函数来求导。该函数需要三个参数：要求导的函数、自变量和步长。以下是一个例子：

from scipy.misc import derivative

# 定义要求导的函数
def g(x):
    return popt[0] * np.exp(-popt[1] * x) + popt[2]

# 求导
derivative(g, 1.0, dx=1e-6)

输出结果为：

-2.0521832843934317

这表示在x=1.0处的导数为-2.05。