将数据拟合到平方根或对数函数

Question

所以我有一些数据：

ensub = np.array([0, 10, 12, 14, 13.5, 12.3, 14, 13.1, 13, 12.9, 14, 14, 13, 13])
time = np.array([0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39])

我画了它，我想找个合适的。所以采取某种poly1d的自然行动方式：

enfit = np.polyfit(time, ensub, 2)
ene = np.poly1d(enfit)
xen = np.linspace(time[0], time[-1], 100)
yen = ene(xen)
plt.plot(time,ensub,'o', xen, yen, color='blue')

产生以下情节：

我得到这样的东西，通常很好。但我知道这些数据非常适合不同的功能，例如square-root或logarithmic。

这种图表会被优先考虑：

如何为这些数据拟合更准确的方程，显示它并使其可以调用？