phython拟合曲面方程

曲线拟合是数据处理中经常用到的数值方法，其本质是使用某一个模型（或者称为方程或方程组），将一系列离散的数据拟合成平滑的曲线或曲面，数值求解出对应函数的参数，从而得到离散点组所表示的坐标与函数值之间的关系。曲线拟合可以帮助我们了解数据之间的内在联系，并能预测此类问题在其他离散点下的变化趋势。在实际的数据分析工作中，大多数需要拟合的曲线或曲面都是非线性的，所以常需要借助计算机程序来快速得到结果。

曲线拟合的应用场景非常丰富，几乎各行各业的统计分析中都会用到。图像处理中对各种线型拟合，机械工程中的振动与噪声数据，财务与销售数据预测，药物抑制剂计量诱导细胞变化数据，药物浓度与时间的关系，疾病疗效与疗程长短的关系，自然界物种的竞争数据等等，都会用到曲线拟合。此外，在结构有限元分析领域，各种非线性材料参数通常也是对测试数据进行参数拟合而得到。电磁分析中，磁芯损耗参数也是通过对功率损耗测试数据曲线拟合而来。

常见的曲线（方程）类型

这里介绍实际分析中常会遇到的曲线类型，包含线性与非线性的，我们知道曲线拟合中的大部分模型都是非线性的。WELSIM的CurveFitter工具基本都已经支持了这些曲线的拟合计算。

1. 直线

直线y=A+Bx是曲线拟合中最简单的回归模型之一。x为自变量，y为因变量，A和B为需要拟合的参数。其主要目标是寻找数据集中、数据增长的大致方向。