def exponential_func(x, a, b): return a * math.pow(10, x) + b # 进行曲线拟合 popt, pcov = curve_fit(exponential_func, group7_clo_100['vis_min'], group7_clo_100['pm10'])

这段代码使用了Python的科学计算库NumPy中的curve_fit函数，对给定的数据进行曲线拟合。其中，exponential_func是拟合的函数模型，popt是拟合后得到的函数参数，pcov是协方差矩阵。

具体来说，exponential_func函数中的参数x是自变量，a和b是拟合的参数，函数返回a * 10^x + b的值。通过curve_fit函数对给定的数据进行拟合，得到最优的拟合参数popt和协方差矩阵pcov。

这段代码中的数据是group7_clo_100['vis_min']和group7_clo_100['pm10']，分别表示PM10浓度和能见度的数据。拟合的目的是为了找到两者之间的关系模型，使得能见度数据可以更好地预测PM10浓度数据。