利用python写一段应用佩尔曲线模型进行预测的代码

好的，下面给您提供一段预测佩尔曲线模型的Python代码：

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

# 定义佩尔曲线函数
def pearson_func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-((x - b) / c) ** 2)

# 构造训练数据
xdata = np.linspace(-5, 5, 50)
ydata = pearson_func(xdata, 1.5, 0, 1)

noise = 0.05 * np.random.normal(size=len(xdata))
ydata_noise = ydata + noise

# 利用 curve_fit 进行参数拟合
popt, pcov = curve_fit(pearson_func, xdata, ydata_noise)

# 预测新的样本
x_pred = 2.5
y_pred = pearson_func(x_pred, *popt)

# 输出预测结果
print("预测输入 x={} 时，佩尔曲线模型预测的输出值为 {}".format(x_pred, y_pred))

# 可视化结果
plt.plot(xdata, ydata_noise, 'b-', label='data')
plt.plot(xdata, pearson_func(xdata, *popt), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

以上代码中，我们首先定义了一个佩尔曲线函数 pearson_func，然后使用 scipy.optimize 库中的 curve_fit 函数进行曲线拟合，在拟合后的模型中，我们输入一个新的 x 值，即可得到对应的预测 y 值。最后，我们通过 matplotlib 库可视化了拟合结果。

希望以上代码能够对您有帮助！