在lmfit中有没有一种方法只显示拟合曲线？

import lmfit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建模拟数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = 2 * np.sin(x) + 0.5 * np.random.randn(100)

# 定义拟合函数
def model(params, x):
    A = params['A']
    B = params['B']
    C = params['C']
    return A * np.sin(B * x) + C

# 创建参数对象
params = lmfit.Parameters()
params.add('A', value=1)
params.add('B', value=1)
params.add('C', value=1)

# 进行拟合
result = lmfit.minimize(model, params, args=(x,), kws={'fit_kws': {'plot': False}})

# 获取拟合结果
fit_params = result.params

# 显示拟合曲线
plt.plot(x, y, 'bo', label='data')
plt.plot(x, model(fit_params, x), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()