python curve_fit函数参数详解

`_fit` 函数是 `scipy.optimize` 模块中的一个函数，用于拟合数据并返回拟合后的参数及协方差矩阵。下面是 `curve_fit` 函数的参数详解：

curve_fit(func, xdata, ydata, p0=None, sigma=None, absolute_sigma=False, check_finite=True, bounds=(-inf, inf), method=None, jac=None, **kwargs)

参数说明：

- `func`：要拟合的函数，必须是一个可调用的函数，它的第一个参数是自变量，剩下的参数是要拟合的参数。
- `xdata`：自变量的数据，要求是一个一维数组。
- `ydata`：因变量的数据，要求是一个一维数组。
- `p0`：可选参数，表示要拟合的参数的初始值，它是一个一维数组。默认值为 None，表示使用函数的默认值。
- `sigma`：可选参数，表示每个因变量的标准偏差，要求是一个一维数组。默认值为 None，表示每个点的权重相等。
- `absolute_sigma`：可选参数，表示 sigma 是否是绝对误差。默认值为 False。
- `check_finite`：可选参数，表示是否检查输入数据中是否包含非有限数。默认值为 True。
- `bounds`：可选参数，表示参数的取值范围。它是一个二元组，表示每个参数的取值范围。默认值为 (-inf, inf)，表示每个参数的取值范围没有限制。
- `method`：可选参数，表示拟合方法。默认值为 None，表示使用 Levenberg-Marquardt 算法。
- `jac`：可选参数，表示拟合函数的导数，要求是一个可调用的函数。默认值为 None，表示使用数值方法计算导数。
- `kwargs`：可选参数，表示传递给拟合函数的额外参数。它是一个字典。