c++ 曲线和直线拟合代码

曲线和直线拟合是数据分析中常用的方法，可用于找出数据的趋势和关系。以下是一个使用Python编写的拟合代码示例：

首先，导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

接下来，定义拟合的函数。这里以简单的二次函数为例：

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

然后，准备拟合所需的数据。假设有一组x和y的数据：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 7, 9])

开始拟合。使用curve_fit函数进行曲线拟合，传入拟合的函数和数据：

popt, pcov = curve_fit(quadratic_function, x, y)

最后，绘制图形。使用拟合得到的参数生成拟合后的曲线，并将原始数据点和拟合曲线一并绘制出来：

plt.scatter(x, y, label='Data Points')
plt.plot(x, quadratic_function(x, *popt), 'r-', label='Fitted Curve')
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

以上的代码片段演示了如何使用Python进行曲线拟合。实际应用中，可以根据需要选择合适的拟合函数和相应的参数数量。