相比numpy库的多项式拟合函数polyfit，scipy.optimize模块中的函数curve_fit能够拟合的函数范围更广，不局限于多项式函数
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# 导入模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import curve_fit
# 导入数据x = np.linspace(0,1.0,11)y = np.array([-0.447, 1.978, 3.28, 6.16, 7.08, 7.34, 7.66, 9.56, 9.48, 9.30, 11.2])
# 拟合二次多项式f = lambda x, a, b, c: a*x**2 + b*x + c# popt为拟合参数，pcov为参数的协方差矩阵popt, pcov = curve_fit(f, x, y)print("拟合的参数值a,b,c分别为：", popt)# x=0.25, 0.35的预测值print("x=0.25, 0.35的预测值为", f(np.array([0.25, 0.35]), *popt))
拟合的参数值a,b,c分别为： [-9.81083901 20.12929291 -0.03167108]
x=0.25, 0.35的预测值为 [4.38747471 5.81175366]
plt.rc('font', size=15)plt.plot(x, y, '*') # 观测值数据的散点图# 拟合数据的折线图plt.plot(np.linspace(0.0, 1.0, 50), f(np.linspace(0.0, 1.0, 50), *popt), '-')plt.show()
