转自： python指数、幂数拟合curve_fit
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1、一次二次多项式拟合
一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree)。
2、指数幂数拟合curve_fit
使用scipy.optimize 中的curve_fit，幂数拟合例子如下：
下面是指数拟合例子：
很多业务场景中，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)
本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。
通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。
运行结果：
对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。
运行结果：
幂函数用最小二乘法拟合的方法：
1、最小二乘使所有点到曲线的方差最小。
2、利用最小二乘对扫描线上的所有数据点进行拟合，得到一条样条曲线。
3、逐点计算每一个点Pi到样条曲线的欧拉距离ei（即点到曲线的最短距离）即可。
