Python 最小二乘曲线拟合

我有一组距离x=c*r/rs

 array([ 0.09317335,  0.1863467 ,  0.27952006,  0.37269341,  0.46586676,
        0.55904011,  0.65221346,  0.74538682,  0.83856017,  0.93173352,
        1.02490687,  1.11808022,  1.21125357,  1.30442693,  1.39760028,
        1.49077363,  1.58394698,  1.67712033,  1.77029369,  1.86346704])

和数字密度（sigma）

阵列（[9.56085037e+14,5.13431506e+14,3.26960286e+14，
2.27865084e+14、1.68325130e+14、1.29590176e+14、，
1.02918831e+14、8.37487042e+13、6.94971037e+13、，
5.86086377e+13、5.00994710e+13、4.33218850e+13、，
3.78349864e+13、3.33300619e+13、2.95856349e+13、，
2.64394232e+13、2.37702922e+13、2.14863249e+13、，
1.95167455e+13、1.78063354e+13]）

我已经绘制出了下面的图表。这是一个对数图

我有一个函数

---

根据理论，这应该符合我的图表。我不知道如何使用

scipy.opt.leastsquare

来使用函数和拟合图形。要拟合的参数是

c

和

rs

选项1：使用scipy.optimize.curve\u拟合

---

选项2：编写自己的函数以输出R2或sse，然后使用scipy.optimize最小化此函数。我总是用这种方法来解决复杂的问题，并推荐SLSQP和L-BFGS-B的算法。

用图表和公式写出来的很棒的文章。你的模型函数没有参数，只有一个常数因子，你想拟合什么，只是因子？？？@Nabla实际上，x=c*r/rs，其中c和rs是我需要拟合的参数这可能是您@srivatsan的一个良好起点，但如果您只有

x

和

Sigma（x）

，则您无法拟合参数

c

，因为

Sigma（x）

不依赖于它。如果

delta_c

和

rho_c

为常数，则只能拟合

r_s

。另外，您还可以编写

Sigma（x）

作为一个普通的python函数，您可以在不同的条件下使用

if

。