python 曲线最小二乘法拟合

Python曲线最小二乘法拟合是一种基于Python语言的数学优化技术，通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。在Python中，我们可以使用NumPy和SciPy库来实现曲线拟合操作相关运算技巧。最小二乘法是解决曲线拟合问题最常用的方法，其基本思路是选定一组线性无关的函数，拟合准则是使实验数据与待拟合曲线的距离的平方和最小，称为最小二乘准则。在Python中，我们可以使用polyfit方法来拟合曲线，并选择多项式，然后使用poly1d方法获得多项式系数，按照阶数由高到低排列。最后，我们可以绘制坐标系散点数据及拟合曲线图，以便更好地展示拟合效果。