python拟合指数函数时，为什么拟合的非常差？

Question

本人拟合用指数拟合曲线的时候，出闲了这种情况，求解啊，附上代码

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

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

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指数函数拟合

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def func(x, a, b):
return a*np.exp(-b * x)

if name=='main':
# data=pd.read_excel('data_p_2009-2018.xlsx')

ydata=np.loadtxt(r'D:\python_learning\memristor\He HD\set_H.txt')/100000000
xdata=np.arange(len(ydata))

#画出真实数据
plt.scatter(xdata,ydata,color='blue')


#指数函数拟合
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)#popt数组中，三个值分别是待求参数a,b

#预测值
y_pred = [func(i, popt[0],popt[1]) for i in xdata]

#画图
plt.plot(xdata,y_pred,'r')

print('popt_p:',popt)

plt.show()

Answer 1

你给的一堆点明明是对数曲线，非要拟合成一条指数曲线，那能匹配才见鬼了
=-=-=-=-=-=-=
再仔细看看，小于15的部分符合指数规律，大于15的部分符合对数规律，你这是个正弦曲线吗