189 8069 5689
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)
成都创新互联-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比孝义网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式孝义网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们，业务覆盖孝义地区。费用合理售后完善，10多年实体公司更值得信赖。
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：
转自： python指数、幂数拟合curve_fit
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：
例如A列是1,2,3,4,5,6
B列是1,4,9,16,25,36
选定A,B两列的数据插入图表XY散点图完成
在生产的图表中,鼠标靠近某一个散点,右键添加趋势线类型选择"乘幂",再在选项里面,勾选显示公式
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。
用Excel，输入数据后，选定数据，然后点击“插入”，找到“散点图”，画出散点图，选中散点图的曲线（没趋势线的就选择点），右键，“添加趋势线”或“设置趋势线格式”，可以看见有不同的拟合可以选择。选中某个后，可以勾选“显示公式”以及“显示R的平方”，可以查看公式以及拟合程度。
求拟合函数，首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据，根据已知的曲线y=f(x)，拟合出Ex和En系数。当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高，说明拟合得到的Ex和En系数是合理的。吻合程度用相关系数来衡量，即R^2。首先，我们需要打开Python的shell工具，在shell当中新建一个对象member，对member进行赋值。 2、这里我们所创建的列表当中的元素均属于字符串类型，同时我们也可以在列表当中创建数字以及混合类型的元素。 3、先来使用append函数对已经创建的列表添加元素，具体如下图所示，会自动在列表的最后的位置添加一个元素。 4、再来使用extend对来添加列表元素，如果是添加多个元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函数添加列表元素，insert中有两个参数，第一个参数即为插入的位置，第二个参数即为插入的元素。origin拟合中参数值是程序拟合的结果，自定义函数可以设置参数的初值，也可以不设定参数的初值。
一般而言，拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，说明数据和函数不太匹配，需要对函数进行改正。X0的迭代初始值选择与求解方程，有着密切的关系。不同的初始值得出的系数是完全不一样的。这要通过多次选择和比较，才能得到较为合理的初值。一般的方法，可以通过随机数并根据方程的特性来初选。