目标

继python数据处理1: 导入数据、片选数据、数据绘图，采用python 实现拟合数据，整合数据，导出数据

软件

Anaconda3 + Spyder 3.3.6 + Python 3.7.4
拟合涉及库函数：

scipy

教程

Using scipy for data fitting
https://education.molssi.org/python-data-analysis/03-data-fitting/index.html

实现

导入库函数

拟合涉及库函数：

from scipy.optimize import curve_fit

定义拟合函数

def single_exp(x,tau, a, b):y = a+b*np.exp(-x/tau)return y

拟合数据

parameters1, covariance1 = curve_fit(single_exp, t1, v1,bounds=([0,-5*abs(v1).max(),-5*abs(v1).max()], [10000, 5*abs(v1).max(), 5*abs(v1).max()]))parameters2, covariance2 = curve_fit(single_exp, t2, v2, bounds=([0,-5*abs(v2).max(),-5*abs(v2).max()], [10000, 5*abs(v2).max(), 5*abs(v2).max()]))
print(parameters1)
print(parameters2)

获得拟合曲线

v1fit = single_exp(t1,parameters1[0],parameters1[1],parameters1[2])
v2fit = single_exp(t2,parameters2[0],parameters2[1],parameters2[2])

数据可视化绘图

追加绘图：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t1,v1fit,color='k',label ='risefit',linewidth=2.0)
ax.plot(t2,v2fit,color='k',label ='fallfit',linewidth=2.0)
plt.show()

效果

数据合并

to = pd.concat([t1,t2],axis=0)
vo = pd.concat([v1,v2],axis=0)
vfito = pd.concat([v1fit,v2fit],axis=0)
out = pd.concat([to,vo,vfito],axis=1)

数据导出

out.to_csv('out.csv',index=0,header=0)

总结

–: 拟合注意边界设置; 定义的拟合函数必须有x和y; 数据合并注意axis参数

参考

scipy.optimize.curve_fit函数用法解析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144353126
pandas的to_csv()使用方法
https://blog.csdn.net/toshibahuai/article/details/79034829
Markdown语法图文全面详解(10分钟学会)
https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/81359144

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