python中的非线性曲线拟合程序

Question

我想找到并绘制一个函数f，它代表一条拟合在我已经知道的一些设定点上的曲线，x和y。

经过一些研究后，我开始尝试使用scipy.optimize和curve_fit，但在参考指南中，我发现该程序使用的函数来拟合数据，它假定ydata = f（xdata，* params）+ eps。

所以我的问题是：我需要在代码中更改使用curve_fit或任何其他库来使用我的设定点来查找曲线的功能？ （注意：我也想知道这个功能，所以我可以稍后集成到我的项目并绘制它）。我知道它将是一个衰减的指数函数，但不知道确切的参数。这是我在我的程序中尝试的：

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.optimize import curve_fit

    def func(x, a, b, c):
        return a * np.exp(-b * x) + c

    xdata = np.array([0.2, 0.5, 0.8, 1])
    ydata = np.array([6, 1, 0.5, 0.2])
    plt.plot(xdata, ydata, 'b-', label='data')
    popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
    plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'r-', label='fit')

    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.legend()
    plt.show()

目前我正在Raspberry Pi上开发这个项目，如果它改变了什么。并且想要使用最小二乘法，因为它非常精确，但任何其他方法都很好用，这是值得欢迎的。 同样，这是基于scipy库的参考指南。另外，我得到下面的图表，它甚至不是曲线：基于设定点的图表和曲线

Answer 1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

#c is a constant so taking the derivative makes it go to zero
def deriv(x, a, b, c):
    return -a * b * np.exp(-b * x)

#Integrating gives you another c coefficient (offset) let's call it c1 and set it equal to zero by default
def integ(x, a, b, c, c1 = 0):
    return -a/b * np.exp(-b * x) + c*x + c1

#There are only 4 (x,y) points here
xdata = np.array([0.2, 0.5, 0.8, 1])
ydata = np.array([6, 1, 0.5, 0.2])

#curve_fit already uses "non-linear least squares to fit a function, f, to data"
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
a,b,c = popt #these are the optimal parameters for fitting your 4 data points

#Now get more x values to plot the curve along so it looks like a curve
step = 0.01
fit_xs = np.arange(min(xdata),max(xdata),step)

#Plot the results
plt.plot(xdata, ydata, 'bx', label='data')
plt.plot(fit_xs, func(fit_xs,a,b,c), 'r-', label='fit')
plt.plot(fit_xs, deriv(fit_xs,a,b,c), 'g-', label='deriv')
plt.plot(fit_xs, integ(fit_xs,a,b,c), 'm-', label='integ')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()

Specification