如何添加更多复杂的趋势线，比如拟合曲线？

在Python中，如果你想要添加更复杂的趋势线，如拟合曲线，可以使用`scipy`库中的`curve_fit`函数来进行非线性拟合。首先需要导入必要的模块，然后选择一个合适的模型函数（例如线性、多项式、指数等），接着对数据进行拟合并得到拟合参数。

这是一个简单的例子，假设我们想用二次方程拟合数据：

from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np

def quadratic_func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

# 假设你已经有了数据x_data和y_data
x_data, y_data = ...  # 你的数据

# 使用curve_fit进行拟合
popt, _ = curve_fit(quadratic_func, x_data, y_data)

# 现在你可以用拟合参数画出拟合曲线
fitted_curve = quadratic_func(x_data, *popt)
plt.plot(x_data, fitted_curve, label='拟合曲线')