用于拟合复合函数的模块化（Pythonic）方法

以下是一个Python代码示例，展示了如何使用模块化的方法拟合复合函数：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义原始函数
def f(x, a, b):
    return a * x + b

# 定义复合函数
def g(x, c, d):
    return f(x, c, d) + np.sin(x)

# 生成用于拟合的数据
x_data = np.linspace(0, 10, 100)
y_data = g(x_data, 2, 0.5) + np.random.normal(0, 0.2, len(x_data))

# 定义拟合函数
def fit_func(x, a, b, c, d):
    return f(x, a, b) + np.sin(g(x, c, d))

# 使用curve_fit拟合数据
params, params_covariance = curve_fit(fit_func, x_data, y_data, p0=[1, 1, 1, 1])

# 输出拟合结果
print("拟合参数:")
print(params)

在上述代码中，我们首先定义了原始函数f(x, a, b)和复合函数g(x, c, d)。然后，我们生成用于拟合的数据，即x_data和y_data。接下来，我们定义了拟合函数fit_func(x, a, b, c, d)，它是复合函数g(x, c, d)的数学表达式。最后，我们使用scipy库的curve_fit函数拟合数据，并输出拟合参数params。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况中可能需要根据具体问题进行调整和修改。