使用python拟合指数函数

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义指数函数
def exponential_func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(b * x) + c

# 生成模拟数据
x_data = np.linspace(0, 10, 100)
y_data = exponential_func(x_data, 2, 0.5, 1) + np.random.normal(0, 0.2, 100)

# 拟合指数函数
params, cov = curve_fit(exponential_func, x_data, y_data)

# 提取拟合后的参数
a, b, c = params

# 绘制拟合结果
plt.scatter(x_data, y_data, label='Data')
plt.plot(x_data, exponential_func(x_data, a, b, c), 'r', label='Fitted curve')
plt.legend()
plt.show()