python求拟合曲线方程

在Python中，可以使用scipy库的curve_fit函数来进行拟合，并求得拟合曲线的方程。需要提供一个自定义的函数来描述拟合曲线的形状。在你提供的引用中，有两个例子分别使用了自定义的指数形式的函数来拟合曲线。你可以根据自己的需求选择其中一个函数进行拟合。

对于第一个例子，自定义的拟合函数为：
def func(x, a, b, c):
return a * np.sqrt(x) * (b * np.square(x) + c)

其中，x为自变量，a、b、c为拟合函数的参数。你可以使用curve_fit函数来拟合数据并获得拟合函数的系数。

对于第二个例子，自定义的拟合函数为：
def func(x, a, u, sig):
return a * (np.exp(-(x - u) ** 2 /(2 * sig ** 2)) / (np.sqrt(2 * math.pi) * sig)) * (431 / (4750 / x))

其中，x为自变量，a、u、sig为拟合函数的参数。同样地，你可以使用curve_fit函数来拟合数据并获得拟合函数的系数。

请注意，在使用这些自定义函数进行拟合之前，需要先导入相关的库，如numpy和matplotlib.pyplot。

所以，根据你的数据和要求，你可以选择其中一个函数作为拟合函数，然后使用curve_fit函数进行拟合，最后获得拟合曲线的方程。