1、一次二次多项式拟合

一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree)。

2、指数幂数拟合curve_fit

使用scipy.optimize 中的curve_fit，幂数拟合例子如下：

from scipy.optimize import curve_fitimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c xdata = np.linspace(0, 4, 50)y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)ydata = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))plt.plot(xdata,ydata,'b-')popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)#popt数组中，三个值分别是待求参数a,b,cy2 = [func(i, popt[0],popt[1],popt[2]) for i in xdata]plt.plot(xdata,y2,'r--')print popt

下面是原始数据和拟合曲线：

下面是指数拟合例子：

def fund(x, a, b): return x**a + b xdata = np.linspace(0, 4, 50)y = fund(xdata, 2.5, 1.3)ydata = y + 4 * np.random.normal(size=len(xdata))plt.plot(xdata,ydata,'b-')popt, pcov = curve_fit(fund, xdata, ydata)#popt数组中，三个值分别是待求参数a,b,cy2 = [fund(i, popt[0],popt[1]) for i in xdata]plt.plot(xdata,y2,'r--')print popt

下图是原始数据和拟合曲线：

以上这篇对python指数、幂数拟合curve_fit详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。