scipy leastsq 和 curve_fit 的差别

scipy中的leastsq和curve_fit都是用于最小二乘拟合的函数，但它们有一些差别。

leastsq函数是最基本的最小二乘拟合函数，它使用了非线性的最小二乘算法来拟合给定的数据。它需要用户提供一个误差函数，用于计算拟合曲线与实际数据之间的误差。leastsq函数返回最小二乘解，并提供了其他有关拟合结果的信息。

curve_fit函数是在leastsq函数的基础上进行了封装，提供了更简便的拟合接口。它自动根据用户提供的拟合函数和初始参数值，调用leastsq函数进行拟合。curve_fit函数返回一个包含最优参数及其协方差矩阵的元组。

因此，使用curve_fit函数可以更方便地进行最小二乘拟合，而leastsq函数则更加灵活，可以根据需要进行自定义误差函数的定义和参数设置。