擅长:python、mysql、java
<p>这个特定的代码片段正在实现非线性最小二乘回归,以找到曲线函数的参数(这里是<code>fitfunc</code>),它最适合一组数据(<code>exp</code>,可能是“实验数据”的缩写)。<code>leastsq()</code>是进行非线性最小二乘优化(而不仅仅是曲线拟合)的更为通用的程序。它需要一个函数(这里名为<code>errfunc</code>),该函数被赋予一个参数向量(<code>p</code>)并返回一个数组。它将试图找到使返回数组的平方最小的参数向量。为了使用<code>leastsq</code>实现“拟合曲线到数据”,您必须提供一个<code>errfunc</code>,它在给定的试验参数向量处计算曲线(<code>fitfunc</code>),然后从数据中减去它(即计算“误差”或有时称为“残差”)。在</p>
<p>只是说清楚,这些名字都不重要。我只是用它们来引用您提供的代码片段的特定部分。您将发现其他使用<code>leastsq()</code>进行曲线拟合的代码,这些代码的命名和组织方式稍有不同,但既然您知道了一般方案,您应该能够继续学习了。在</p>