主要介绍了python 对任意数据和曲线进行拟合并求出函数表达式的三种解决方案,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

CurveExpert1·38曲线拟合软件

曲线拟合 三维曲线（非线性）拟合步骤 二维曲线（非线性）拟合步骤

polyfit函数用于多项式拟合，拟合y=a0+a1*x+a2*x^2+……+apoly_n*x^poly_n 参数： /// \param x 观察值的x /// \param y 观察值的y /// \param poly_n 期望拟合的阶数，若poly_n=2，则y=a0+a1*x+a2*x^2 /// \param isSaveFitYs 拟合后的数据是否保存，默认是

解压密码为：hur.cn 主要采用C++编程实现，过控制点的三次B样条曲线拟合，可以用于各种高级的曲线拟合方面。

曲线拟合的最小二乘法

数据分析功能强大，主要包括统计、信号处理、图像处理、峰值分析和曲线拟合等各种完善的数学分析功能

python实现的贝塞尔曲线拟合，有测试数据

人工神经网络的发展已有近六十年的历史，当前神经网 络研究在理论、应用方面都取得了令人瞩目的进展。前向多层神经网络被证明具有较强的功能，误差反传训练(E达CkPro环堪ation，BP)算法是这种网络的典型算法，BP网络模型已成功地用于信号处理、文本及语音变换和数据处理，成为广泛使用的网络模型之一。曲线拟合，即信号重构在信号处理，语音变换中是经常遇到的课题，曲线拟合的传统方法是样条插值，样条插值涉及到矩阵求逆，且随着拟合点数的增加，矩阵就越庞大，其求逆就越麻烦。本文尝试了将神经网络用于曲线拟合中，避开了矩阵求逆的繁锁，取得了很好的效果，并分别采用BP算法和改进型BP算法(快速BP算法)进行了实验比较，得出结论改进型BP算法的性能要优于13P算法。

整体最小二乘方法(TLS)以其同时考虑系数矩阵和观测值的误差而作为一种较新的平差方法出现。文中通过阐述整体最小二乘算法基本思想,然后对曲线方程进行线性化,最后结合实例详细解算并分析整体最小二乘在曲线拟合中的应用,验证了该方法的有效性和可行性。