使用scipy.optimize.curve_fit执行加权线性拟合
是一种利用科学计算库scipy中的optimize模块进行数据拟合的方法。该方法可以根据给定的数据集，通过拟合出最佳的线性函数来描述数据之间的关系。
加权线性拟合是在普通线性拟合的基础上引入了权重的概念，用于调整不同数据点对拟合结果的贡献程度。这样可以更准确地拟合数据，尤其是在存在噪声或异常值的情况下。
在使用scipy.optimize.curve_fit执行加权线性拟合时，需要提供以下参数：
- 函数模型：定义用于拟合的线性函数模型，可以是任意形式的函数。
- 自变量：包含所有自变量数据的数组。
- 因变量：包含所有因变量数据的数组。
- 权重：包含所有数据点权重的数组。
在进行加权线性拟合时，可以根据具体需求选择不同的函数模型，例如一次线性函数、二次多项式函数等。根据数据集的特点，可以通过调整权重来突出或减弱某些数据点的影响。
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Parameters: [ 1.99900756 2.9969553
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#(array([-1.e+09, 1.e+0
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、、、
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sns.lmplot('x', 'y', frame, ci=95)
但这只是线性</em
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