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求擬合函數，首先要有因變量和自變量的一組測試或實驗數據，根據已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數。當用擬合出的函數與實驗數據吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數是合理的。吻合程度用相關系數來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當中新建一個對象member，對member進行賦值。 2、這里我們所創建的列表當中的元素均屬于字符串類型，同時我們也可以在列表當中創建數字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數對已經創建的列表添加元素，具體如下圖所示，會自動在列表的最后的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素，如果是添加多個元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數添加列表元素，insert中有兩個參數，第一個參數即為插入的位置，第二個參數即為插入的元素。origin擬合中參數值是程序擬合的結果，自定義函數可以設置參數的初值，也可以不設定參數的初值。
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一般而言，擬合結果不會因為初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，說明數據和函數不太匹配，需要對函數進行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關系。不同的初始值得出的系數是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機數并根據方程的特性來初選。
內置的算法不支持這么復雜的方程求解，需要編寫特別的算法。
您可以直接調用
import math
math.pow( 2, x )
或者
import math
def zhishu(x):
return math.pow(2, x)
其中有兩個非常漂亮的指數函數圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數函數。
圖 1 a1圖 1 a1
我們知道當0 ，指數函數 是單調遞減的，當a1 時，指數函數是單調遞增的。所以我們首先要定義出指數函數，將a值做不同初始化
import math
...
def exponential_func(x, a): #定義指數函數
y=math.pow(a, x)
return y
然后，利用numpy構造出自變量，利用上面定義的指數函數來計算出因變量
X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變量組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值
有了自變量和因變量的一些散點，那么就可以模擬我們平時畫函數操作——描點繪圖，利用下面代碼就可以實現
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導入坐標軸加工模塊
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創建一個繪圖區對象ax
fig.add_axes(ax) #將繪圖區對象添加到畫布中
def exponential_func(x, a=2): #定義指數函數
y=math.pow(a, x)
return y
X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變量組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值
ax.plot(X, Y) #繪制指數函數
plt.show()
圖 2 a=2
圖2雖簡單，但麻雀雖小五臟俱全，指數函數該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們在作圖紙上面畫的那么美觀，這里重點介紹axisartist 坐標軸加工類，在的時候我們已經用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標軸好好打扮一番。
圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp
