python |绘制并拟合 (1/A)e^(-x/A) 形式的数据拟合，其中 A 是常数

Question

经过大量搜索但无法找到答案后，我选择将我的问题放在这里。

如何将 y=(1/A)e^(-x/A) 形式的指数函数拟合到显示的数据并绘制该函数？我仍然需要一些时间来适应 Python。我们将非常感谢您的帮助!

提前谢谢您。

Answer 1

看来我已经明白了。

def exponential_fit(x, a, c):
"""
Logarithmic fit used for the MuonLab life time measurements.
:param x:
:param a:
:param c:
:return:
"""
return (1/a)*np.exp(-x/a)+c

def logarithmic_fit_plot(x, y): # WIP 字体= {'家庭':'正常'， '重量':'粗体'， “尺寸”:20}

matplotlib.rc('font', **font)
xdata = x
ydata = y
plt.rc('text', usetex=True)
plt.plot(xdata, ydata, '.', label='sample')
popt, pcov = sp.optimize.curve_fit(exponential_fit, xdata, ydata)
plt.plot(xdata, exponential_fit(xdata, *popt), 'r-',
         label=r"$\frac{1}{\tau_0}e^{\frac{-x}{\tau_0}}, \tau_0=%5.3f, c=%5.3f$" % tuple(popt))
plt.legend()
plt.show()

遗憾的是，它与数据不太吻合，但我猜这只是一个数学问题。