python 求非线性度

求非线性度的方法，一般可以采用曲线拟合的方法。Python 中，可以使用 SciPy 库中的 optimize 模块进行曲线拟合和非线性度计算。具体步骤如下：

1. 导入数据：使用 Python 中的文件读取函数，将实验数据导入到 Python 的工作空间中。

2. 绘制曲线图：使用 Python 中的数据可视化库，如 Matplotlib，绘制出被测量物理量与其测量结果之间的曲线图。这可以帮助观察数据的分布情况。

3. 曲线拟合：使用 SciPy 库中的 optimize 模块中的 curve_fit 函数，对绘制的曲线进行拟合。这个函数本质上是最小二乘法，可以将被测量物理量与其测量结果之间的关系拟合为一个函数。

4. 计算非线性度：根据拟合曲线与原始曲线之间的差异，计算非线性度。可以计算出拟合曲线与原始曲线之间的最大偏差，然后将其除以原始曲线的最大值，即可得到非线性度的百分比。

下面是一个简单的 Python 代码示例，用于计算非线性度：

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

# 导入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
y = np.array([1.1, 2.3, 3.6, 5.2, 6.8, 8.2])

# 绘制曲线图
plt.plot(x, y, 'o')

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

# 曲线拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)

# 计算非线性度
y_fit = func(x, *popt)
nonlinearity = np.max(np.abs(y - y_fit)) / np.max(y) * 100

print('非线性度为：', nonlinearity)

在上面的代码中，我们首先导入数据，然后使用 Matplotlib 绘制出数据的曲线图。接着，我们定义了一个指数拟合函数，并使用 curve_fit 函数进行曲线拟合。最后，计算出拟合曲线与原始曲线之间的最大偏差，并将其除以原始曲线的最大值，即可得到非线性度的百分比。