注意： 此代码按原样提供，可能存在错误，有时可能无法正常工作，因此请谨慎使用。 如果遇到任何问题，请先阅读下面的说明，然后再阅读两个参考资料。 [parmin,resnom,res,exitflag]= fit2voigt(dat,par0) 此代码执行以下操作：如果您提供两列光谱数据（第一列是波数，第二列是吸光度）数据和初始峰参数 par0，它将为您提供优化的 voigt 线形参数 parmin，以及拟合和拟合质量信息. 它使用 Sanjar Abrarov 的 Voigt/复杂错误函数（文件 ID：#47801）。 您需要下载代码，并将其放在与这些文件相同的文件夹下。 包括分析雅可比。 还包括测试数据。 您可以通过运行 voigtfit_test m.file 进行测试 参考： RJ Wells，Voigt/Faddeeva 函数及其导数的快速逼近，JQSRT 62(1999)，2

思路 第一步，画出现有数据的散点图，大致了解其分布规律 第二步，利用现有数据拟合出曲线，求解拟合曲线的参数 第三步，利用拟合曲线对未来预测 下面严格按照这散布走模式进行 第一步 散点图 按照时间序列将确诊病人数在坐标轴上描出散点，同时添加坐标的标签，顺便更改横坐标的刻度标签，使得其看起来像随时间变化而变化的。   #散点图 fig=plt.figure(figsize=(16,8)) #建立画布 ax=fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.scatter(t,confirm, color=k, label=确诊人数) #真实数据散点图 ax.set_xlabel

简单易用的小程序——不超过550KB——轻松解决二元一次的线性数据拟合问题 按照提示输入数据即可迅速得到所求的最优线性方程！

非线性最小二乘法((MRQMIN(Levenberg-Marguardt), MRQCOF(evaluation)), FGAUSS(example))

3次数据拟合 最小二乘法 经典例题

多元函数拟合。如 电视机和收音机价格多销售额的影响，此时自变量有两个。 python 解法： import numpy as np import pandas as pd #import statsmodels.api as sm #方法一 import statsmodels.formula.api as smf #方法二 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D df = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertisin

绘制二项式数据并在需要时提供基本拟合的函数。 BinoPlot 将使用提供的数据创建误差条或带有误差条的条形图。 误差条表示可调整的置信区间（默认为 95%）。 拟合要么是线性的（默认）要么是 sigmoid（例如对于行为调整曲线）。 只需要提供数据输入，其他输入是可选的。 数据以百分比值绘制。

完成数值分析课程中的数据拟合的C语言程序代码

类似lsqcurvfit,优化方程待拟合参数。代码有注释可修改。

matlab三维散乱点云数据拟合二次曲面，包括数据data.mat（以x，y，z坐标形式保存）、运行代码curfit.m、运行结果