优化这段代码def parabola(x, a, b, c): return a * x**2 + b * x + c params_parabola, _ = opt.curve_fit(parabola, x, y) a_parabola, b_parabola, c_parabola = params_parabola print(f"抛物线拟合：y = {a_parabola:.4f}x^2 + {b_parabola:.4f}x + {c_parabola:.4f}")

这段代码已经很简洁了，但还有一些可以优化的地方：

1. 在函数定义时可以添加注释，说明每个参数的含义。

2. 函数名 parabola 可以更具体一些，比如 quadratic_function。

3. 使用 f-string 格式化字符串时，可以使用更清晰的变量名，比如 a, b, c 可以改为 a_parabola, b_parabola, c_parabola。

4. 在 print 语句中，可以使用 format 方法代替 f-string，这样可以更好地控制输出格式。

综上所述，可以将代码优化为：

def quadratic_function(x: np.ndarray, a: float, b: float, c: float) -> np.ndarray:
    """二次函数"""
    return a * x ** 2 + b * x + c

params, _ = opt.curve_fit(quadratic_function, x, y)
a_parabola, b_parabola, c_parabola = params

print("抛物线拟合：y = {:.4f}x^2 + {:.4f}x + {:.4f}".format(a_parabola, b_parabola, c_parabola))

这样代码更具可读性和可维护性。

相关问题

def parabola(x, a, b, c): return a * x**2 + b * x + c params_parabola, _ = opt.curve_fit(parabola, x, y) a_parabola, b_parabola, c_parabola = params_parabola print(f"抛物线拟合：y = {a_parabola:.4f}x^2 + {b_parabola:.4f}x + {c_parabola:.4f}")

这段代码是使用 `scipy` 库中的 `curve_fit` 函数拟合一个二次抛物线模型，其中 `x` 和 `y` 分别是自变量和因变量。拟合得到的参数分别为 `a_parabola`、`b_parabola` 和 `c_parabola`，代表抛物线的系数。最后使用 `print` 函数输出拟合得到的抛物线方程。

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现抛物线类的派生。 提示： 数学意义上，将Line作为Parabola的子类更自然from numpy import * class Parabola: def __init__(self, c0, c1, c2): self.c0, self.c1, self.c2 = c0, c1, c2 def __call__(self, x): return self.c2*x**2 + self.c1*x + self.c0 def table(self, L, R, n): s = '' for x in linspace(L, R, n): … l = Line(1, -2) l1 = l(2.5) print(l1) print(l.table(0, 1, 3))

下面是实现抛物线类的派生的代码：

from numpy import *

class Parabola(Line):
    def __init__(self, c0, c1, c2):
        super().__init__(c1, c2)
        self.c0 = c0

    def __call__(self, x):
        return super().__call__(x) + self.c0

    def table(self, L, R, n):
        s = ''
        for x in linspace(L, R, n):
            y = self(x)
            s += f'{x:.6f}, {y:.6f}\n'
        return s[:-1]

在这里，我们将 `Line` 类作为 `Parabola` 类的子类，表示直线实际上是抛物线的一种特殊情况。因此，在 `Parabola` 的构造函数中，我们首先调用 `super().__init__` 方法，将 `c1` 和 `c2` 传递给父类的构造函数，实现直线部分的初始化，然后再将 `c0` 存储为属性。

在 `__call__` 方法中，我们调用父类的 `__call__` 方法，得到对应 `x` 坐标的直线上的 `y` 坐标，再加上常数项 `c0`，得到抛物线的对应值。

在 `table` 方法中，我们首先使用 `linspace` 函数生成给定区间内的 `n` 个点，然后依次计算这些点在抛物线上的取值，并将它们格式化为字符串，返回给调用者。

需要注意的是，在 `Parabola` 类的定义中，我们需要先导入 `Line` 类，以便正确地进行类的继承。