输入一组数据，然后四参数拟合，请编写python程序

首先，你需要准备一组数据。这些数据可以是任意的数字序列，但是在本程序中，我们可以假设它是一组 (x, y) 坐标对，其中 x 是自变量，y 是因变量。

然后，你需要使用 Python 的 curve_fit 函数来执行四参数拟合。这个函数需要你提供一个函数来表示拟合曲线的形式，以及你想要拟合的数据。

下面是一个使用 curve_fit 函数的示例程序：

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

# 定义拟合函数，这里使用四参数拟合函数
def fit_func(x, a, b, c, d):
    return a + b*x + c*x**2 + d*x**3

# 生成一组数据，这里假设它是 (x, y) 坐标对
x_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_data = np.array([1, 3, 5, 7, 9])

# 调用 curve_fit 函数执行拟合
params, params_covariance = curve_fit(fit_func, x_data, y_data)

# 输出拟合参数
print(params)

在这个程序中，我们定义了一个四参数拟合函数 fit_func，然后生成了一组数据 (x_data, y_data)。最后，我们调用 curve_fit 函数来执行拟合，并输出拟合得到的参数。

希望这些信息能帮到你。