pythonでfittingをする方法。 例えば、 というをパラメータとする関数でデータ点を が最小になるようにfittingしたいとする(最小二乗法)。 scipy.optimizeのcurve_fitを使うのが楽(scipy.optimizeにはleastsqという関数もあり、こちらでも同じことができるが、curve_fitの方が分かりやすい)。 import numpy as np import scipy.optimize import matplotlib.pylab as plt # data which you want to fit xdata = np.array([0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0]) ydata = np.array([0.1,0.9,2.2,2.8,4.2,5.9,7.4]) # initial guess for the pa