写一个python用于拟合数据代码

下面是一个基本的Python代码，用于拟合数据：

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

# 定义拟合函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

# 生成数据
x = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
yn = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(x))

# 使用curve_fit函数进行拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x, yn)

# 绘制原始数据和拟合曲线
plt.plot(x, yn, 'bo', label='Original Data')
plt.plot(x, func(x, *popt), 'r-', label='Fitted Curve')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们定义了一个拟合函数，然后生成了一些数据。然后，我们使用 `curve_fit` 函数进行拟合，该函数需要输入拟合函数、自变量和因变量。它返回一组最佳拟合参数和协方差矩阵，可以用于评估拟合结果的质量。最后，我们将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上，以便比较它们。