可以通过以下步骤实现:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * x**2 + b * x + c
这里的func
函数接受一个一维数组x
作为输入,并返回一个二维数组。
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 5, 10, 17, 26])
这里的x
和y
分别是一维数组,表示输入和对应的输出。
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
curve_fit
函数接受三个参数:要拟合的函数、输入数据和输出数据。它返回两个值:拟合参数popt
和协方差矩阵pcov
。
print(popt)
这里的popt
是一个包含拟合参数的一维数组。
完整的代码示例:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * x**2 + b * x + c
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 5, 10, 17, 26])
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
print(popt)
对于这个问题,腾讯云没有特定的产品或链接与之相关。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云