python拟合双指数函数
以下是用Python拟合双指数函数的示例代码：
python
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
# 双指数函数
def double_exp(x, a, b, t1, t2):
linspace函数python
    return a * np.exp(-x / t1) + b * np.exp(-x / t2)
# 生成随机数据
xdata = np.linspace(0, 10, 100)
ydata = double_exp(xdata, 1.0, 2.0, 0.5, 2.0) + 0.2 * al(size=len(xdata))
# 拟合数据
popt, _ = curve_fit(double_exp, xdata, ydata)
# 绘制结果
plt.plot(xdata, ydata, 'ro', label='data')
plt.plot(xdata, double_exp(xdata, *popt), 'b-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()
这段代码首先定义了一个双指数函数double_exp，接着生成了一组随机数据。然后使用curve_fit函数拟合数据，并绘制出原始数据和拟合结果。可以更改生成数据和拟合函数的参数来适应不同的场景。

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