1、先准备数据。pan.baidu.com/s/1SzUuCjgXcECw4xixVQNe1w提取码: rjmr先下载txt文档，里面是1000个数据，用英文的都好分割。
2、用python整理数据：b=open('0.txt','r争犸禀淫')c=b.read().replace('\r','刻八圄俏9;).split(',')D=[]for i in c[:-1]: i=float(i) D.append(i)b.close()把所有的数字提取出来，保存到列表D里面。
3、绘制数据集的图像。import pylab as plD=np.array(D)x=np.array(list(range(1000)))pl.plot(x,D,c='g')pl.show()
4、这个图像看起来像是正峤奕龀沁弦曲线，所以，用正弦曲线来拟合这组数据：from scipy.optimize import leastsqdef f(x荑樊综鲶, p): A, k, theta = p return A*np.sin(2*np.pi*k*x+theta)def nihe(p, y, x): A, k, theta = p return y - f(x,p)p0 = [1,2,3]p = leastsq(nihe, p0, args=(D, x))
5、画出拟合的曲线：pl.plot(x,D,c='g')pl.plot(x, f(x, p[0]),c='r')pl.show()
