python資料分析之曲線擬合（3） 指數函式擬合

指數形式的曲線也是工程實踐中經常遇到的。比如指數衰減。

獲取實驗資料x, y

利用scipy.optimize.curve_fit()進行指數函式擬合。

curve_fit本質是提供乙個目標函式和初值，通過優化演算法去搜尋出最佳的擬合引數。可以提供乙個初值，使得擬合更快更準。

得到擬合出的係數，進行後續的資料處理。

已知一組類似指數衰減資料，形如:y=a

0ex/

a1+a

2y = a_0e^+a_2

y=a0​e

x/a1

​+a2

​，需擬合出係數。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize as optimize
pi = np.pi
# 模擬生成一組實驗資料
x = np.arange(0, 100, 0.2)
y = np.exp(-x / 51.3)
noise = np.random.uniform(0, 0.1, len(x))
y += noise
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'b--')
# 擬合指數曲線
				
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