Python 适用于选定数据范围的Numpy多边形拟合

我试图得到一个一次多项式来拟合应力-应变曲线的一部分。我需要的x值介于.04和.20之间。我如何使用np.polyfit来查找这个数据范围的拟合

#copy data into columns
data = pd.read_csv("data.txt", header=None, engine='python', sep="      ")
force = data.iloc[:,1].copy()
strain = data.iloc[:,2].copy()


#calculate stress
radius = 3.25*10**(-3)
area = np.pi*radius**2
stress = force/area

x_subregion=np.where((np.logical_and(strain>=.04, stress<=.20)))
strainsubvals = strain[x_subregion]
stresssubvals = stress[x_subregion]

#将数据复制到列中
data=pd.read\u csv（“data.txt”，header=None，engine='python'，sep=”“）
force=data.iloc[：，1].copy（）
应变=数据.iloc[：，2].copy（）
#计算应力
半径=3.25*10**（-3）
面积=np.pi*半径**2
应力=力/面积
x_次区域=np.其中（（np.逻辑）和（应变>=.04，应力
strainsubvals=应变[x_次区域]
我认为您可能需要在此处和下一行中使用
iloc
，。