python的scipy.optimize中有函式可以用來擬合函式，可以用來求引數和誤差。需要有一組二維資料x和y樣本，根據資料假設函式的形式，然後根基最函式值與樣本資料y的差的平方的和來判定合適的引數，然後再求得誤差。**為：
import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq
## 定義函式
defxw20
(x,a,a,b,d)
:return
(a*(
((x+d)/(
8.3+d)
)**a)
*(math.e**
(-b*
((x-
8.3)/(
8.3+d)))
))###需要擬合的函式func及誤差error###
defrexw20
(p,y,x)
:### 誤差
a,a,b,d = p
return
(y - yk04(x,a,a,b,d))**
2# 求引數、和協方差矩陣
x =[0,
1.5,3,
4.5,6,
7.5,9,
10.5,12
,13.5,15
]y =[22
,36,67
,98,54
,41,32
,21,10
,4,1
] p0 =[1
]*4para,pcov,infodict,errmsg,success = leastsq(rexw20,p0,args=
(y,x)
,full_output=1)
a,a,b,d = para
print
("函式的引數為: "
,para)
print
("協方差矩陣: "
,pcov)
err = np.sqrt(pcov.diagonal())
/ para
print
("引數誤差為:"
,err)
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