帮我用python写一个关于A-c = a*cos(b-d)方程的代码，其中，a、b是因变量，d是excel表格中一列数组自变量，c是定值已知量，A是excel表格中的一列数据已知量，求解a、b的值，并对这个方程进行数据拟合

以下是一个用Python实现的关于A-c = a*cos(b-d)方程的代码，其中使用了SciPy库进行数据拟合：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import pandas as pd

# 读入Excel表格
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 定义函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.cos(b - x) + c

# 提取自变量和因变量数据
xdata = data['d'].values
ydata = data['A'].values

# 设置初始参数值
p0 = [1, 1, 1]

# 进行数据拟合
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0)

# 输出拟合结果
print('a =', popt[0])
print('b =', popt[1])
print('c =', popt[2])

# 绘制拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(xdata, ydata, 'ro', label='data')
plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'b-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

其中，`data.xlsx`是包含自变量和因变量数据的Excel表格，`Sheet1`是数据所在的工作表。代码中使用了`curve_fit`函数进行数据拟合，该函数需要指定拟合的函数（`func`）、自变量数据（`xdata`）、因变量数据（`ydata`）以及初始参数值（`p0`）。拟合完成后，输出拟合结果并绘制拟合曲线。