numpy curvefit倒数函数

Question

我几乎没有numpy曲线拟合的经验。我可以使用度 np.polyfit() 获得度数为0或更高的曲线拟合和多项式公式，但是对于该数据集，我似乎需要1 / x形式的倒数拟合，但我不知道如何获得它。它涉及到这个很小的数据集：

M = np.array([int(x) for x in range(0,11)])
R = np.array([28*24,9*24+8,5*24+14,96,3*24+2,2*24+13,51,44,39,35,32])

Answer 1

如果可能有用，我可以通过参数a = 3.3867896329659655980E + 02，b =的X位移幂方程“ R = a * numpy.power（（Mb），c）”得到合适的拟合结果-5.0677344974815763E-01和c = -1.0081095967950331E + 00得到RMSE = 0.2558和R平方= 0.999997