读取excel数据表并进行二元三次拟合python

在Python中，我们可以使用pandas库来读取Excel数据，然后利用numpy或者scipy库来进行数值计算和拟合，特别是对于线性回归等简单的二次、三次拟合。下面是一个基本步骤：

1. 首先，安装必要的库，如`pandas`, `openpyxl`或`xlrd`用于读取Excel文件，以及`numpy`和`scipy.optimize`：

   pip install pandas openpyxl numpy scipy

2. 使用pandas的`read_excel`函数加载数据到DataFrame中：

   import pandas as pd

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. 确保你的数据集有两列，一列是自变量（x），另一列是因变量（y）。然后你可以选择数据子集进行拟合：

   x_data = df['column_name_x'].values
   y_data = df['column_name_y'].values

4. 对于二次或三次多项式拟合，可以创建相应的函数，并使用`scipy.optimize.curve_fit`来找到最佳拟合参数：

   from numpy.polynomial import Polynomial
   from scipy.optimize import curve_fit

   def quadratic_poly(x, a, b, c):
       return a * x**2 + b * x + c

   # 或者三次多项式
   def cubic_poly(x, a, b, c, d):
       return a * x**3 + b * x**2 + c * x + d

   popt, _ = curve_fit(quadratic_poly, x_data, y_data)
   # 或者
   popt, _ = curve_fit(cubic_poly, x_data, y_data)

   a, b, c = popt  # 对于二次多项式，c为0

5. 最后，你可以使用得到的最佳参数对新的x值进行预测：

   new_x_values = np.linspace(x_data.min(), x_data.max(), num=100)  # 新的x点网格
   predicted_y_values = quadratic_poly(new_x_values, *popt)

记得将`'column_name_x'`和`'column_name_y'`替换为你实际的数据列名。如果你需要进行更复杂的拟合，比如非线性模型，你可能需要引入其他库，例如`sklearn`。