Python 曲线拟合与优化。曲线拟合到处跳跃

我有两个计算值数组，分别名为

xvals

和

yvals

。我知道这些数据点的函数形式，所以我知道应该得到的结果。我应该得到一条x^4曲线，但是当我让python计算并绘制最佳拟合时，这条线在所有数据点之间跳跃！以下是我迄今为止所做的尝试：

def func(x, a, b, c, d, e):
    return a - b*x - c*x**2 - d*x**3 - e*x**4

fita, fitb = optimization.curve_fit(func, xvals, yvals)

#--stuff to initialize a matplotlib plot goes here blah blah blah--

plt.scatter(xvals, yvals, marker='o', c=cparam, cmap=plt.cm.get_cmap('viridis'), s=100, zorder=2)
plt.plot(xvals, func(xvals, *fita), 'r-')

曲线拟合返回a、b、c、d和e的正确系数。如您所见，绘制时，新拟合线似乎在所有数据点之间跳跃。我认为这与x值的顺序不符有关，但是如果我对它们进行排序，可能会破坏散点图的绘制。我试着制作一组新的独立的等距x值，并计算出一些相应的y值，然后进行绘图，但这条线从我的绘图中消失了。我是不是错过了一些东西让它表现得更好

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对于线图，必须以递增顺序显示

xVAL

。您可以尝试

xvals=np.sort（xvals）

。您还可以使用

xs=np.linspace（xvals.min（）-0.5，xvals.max（）+0.5500）绘制平滑曲线

对于线图，必须以递增顺序显示

xvals

。您可以尝试

xvals=np.sort（xvals）

。您还可以使用

xs=np.linspace（xvals.min（）-0.5，xvals.max（）+0.5500）绘制平滑曲线