在Python中，你可以使用SciPy库的`curve_fit`函数来拟合光滑曲线。`curve_fit`函数是用于拟合数据的强大工具，它使用非线性最小二乘法来到最佳拟合参数。
正则化的最小二乘法曲线拟合python首先，你需要定义一个函数来表示你想要拟合的曲线。然后，你可以使用`curve_fit`函数来到最佳拟合参数。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用`curve_fit`函数来拟合一个二次曲线：
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义要拟合的函数
def func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c
# 创建模拟数据
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = func(x, 1, 2, 3) + al(0, 1, 100)
# 使用curve_fit函数拟合数据
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
# 输出拟合参数
print("拟合参数: a = %f, b = %f, c = %f" % (popt[0], popt[1], popt[2]))
# 绘制原始数据和拟合曲线
plt.scatter(x, y, label="Data")
plt.plot(x, func(x, *popt), label="Fit curve")
plt.legend()
plt.show()
```
在这个示例中，我们首先定义了一个函数`func`，它表示我们想要拟合的二次曲线。然后，我们创建了一些模拟数据`x`和`y`，其中`y`是根据函数`func`生成的，并添加了一些噪声。接下来，我们使用`curve_fit`函数拟合数据，并输出拟合参数。最后，我们绘制了原始数据和拟合曲线。

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