Python如何在连接两点时控制曲率

我有一条原始曲线。我正在开发一个与原始曲线非常匹配的模型曲线。一切正常，但不匹配。如何控制模型曲线的曲率？下面的代码是基于

我的代码：

def curve_line(point1, point2):
    a = (point2[1] - point1[1])/(np.cosh(point2[0]) - np.cosh(point1[0]))
    b = point1[1] - a*np.sinh(point1[0])
    x = np.linspace(point1[0], point2[0],100).tolist()
    y = (a*np.cosh(x) + b).tolist()
    return x,y
###### A sample of my code is given below
point1 = [10,100]
point2 = [20,50]
x,y = curve_line(point1, point2)

plt.plot(point1[0], point1[1], 'o')
plt.plot(point2[0], point2[1], 'o')
plt.plot(x,y)  ## len(x)

我目前的产出：

我还尝试了以下功能：

y = (50*np.exp(-x/10) +2.5)

输出为：

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您可以使用以下工具将模型曲线拟合到数据中，而不仅仅是猜测模型函数的正确参数

如果密切拟合起点和终点很重要，则可以将不确定性传递给

曲线拟合

，将其调整为接近终点的较低值，例如

s = np.ones(len(x))
s[1:-1] = s[1:-1] * 3
coef,_ = curve_fit(fun, x, y, sigma=s)

您的另一种方法

a*np.exp（b*x）+c

也会起作用，并给出

-0.006 exp（0.21x+8.49）

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在某些情况下，您必须为曲线拟合系数的初始值提供有根据的猜测（默认情况下使用

1

）

尝试向cosh添加一个参数，例如

np.cosh（const*x）

其中

const

<1，如果您想要较小的曲率。还要删除这两个

tolist（）

方法，因为它们是不必要的，并且会在我描述的更改中产生错误。@Ardweaden我尝试过，但没有成功。我试过：

y=（50*np.exp（-x/10）+2.5）

并更新了上面的问题。为什么它不起作用？发布原始曲线的一些数据。这里是曲线拟合。但我只有关于三点的信息。没别的了。请你检查我的新问题，详细说明问题的例子在这里谢谢

s = np.ones(len(x))
s[1:-1] = s[1:-1] * 3
coef,_ = curve_fit(fun, x, y, sigma=s)