python读取excel拟合函数

### 使用Pandas读取Excel数据并使用SciPy进行曲线拟合

为了实现这一目标，可以按照以下方法操作：

#### 准备工作
首先确保安装了必要的库。可以通过pip命令来完成这些包的安装。

pip install pandas numpy scipy openpyxl

#### 读取Excel文件中的数据
利用`pandas`模块能够方便地加载来自Excel的工作表到DataFrame对象中。这里假设有一个名为`data.xlsx`的文件位于当前目录下，并且想要从中获取特定列作为自变量(x)和因变量(y)[^2]。

import pandas as pd

# 加载Excel文档
file_path = 'D:\\path\\to\\your\\excel_file.xlsx'  # 替换成实际路径
sheet_name = 'Sheet1'                              # Excel内的表格名称
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

# 提取出所需的两列数据
x_data = df['X'].values                            # 自变量所在列名替换为真实情况下的列名
y_data = df['Y'].values                            # 因变量所在列名同样如此设置

#### 定义模型函数与执行拟合过程
对于给定的例子来说，考虑的是形如\( e^{b/x} \)形式的指数衰减/增长型关系[^1]。因此定义相应的数学表达式供后续调用`scipy.optimize.curve_fit()`来进行参数估计。

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

def model_func(x, b):
    """定义用于拟合的目标函数"""
    return np.exp(b / x)

# 执行非线性最小二乘法优化求解最佳参数值
params, covariance = curve_fit(model_func, x_data, y_data)
fitted_b = params[0]

print(f"Fitted parameter b={fitted_b:.4f}")

上述代码片段展示了如何通过指定合适的初始猜测值（如果必要的话），让算法自动寻找最优解的过程；最终输出得到的最佳匹配系数\[b\]。