python用二次曲线拟合数据的代码

以下是Python代码，可以使用二次曲线拟合数据：

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

# 定义二次曲线函数
def func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

# 定义数据
xdata = np.array([...])   # 输入x数据
ydata = np.array([...])   # 输入y数据

# 进行二次曲线拟合
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)

# 输出拟合结果
print('拟合参数:', popt)
print('方程系数:', pcov)

# 绘制拟合曲线和原始数据
plt.scatter(xdata, ydata, label='Origin Data')
plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r', label='Fitted Curve')
plt.legend()
plt.show()

如果您有数据，将其分别放入xdata和ydata的numpy数组中，然后运行以上代码即可得到二次曲线拟合的拟合参数和方程系数，并且绘制出拟合曲线和原始数据图。