加速最小二乘法（Least_square）scipy

要使用scipy中的最小二乘法函数，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和函数：

import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares

2. 定义最小二乘法的目标函数：

def fun(x, t, y):
    return x[0] * np.exp(-x[1] * t) - y

这里的目标函数可以根据具体情况进行修改，这里假设目标函数为x[0] * exp(-x[1] * t) - y。

3. 准备输入数据：

t = np.array([0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.9, 1.3, 1.5, 1.7, 2.0, 2.2])
y = np.array([3.2, 2.8, 2.1, 1.8, 1.0, 0.5, 0.2, 0.1, -0.1, -0.2])

4. 设置初始参数估计值：

x0 = np.array([1.0, 0.1])

5. 使用least_squares函数进行最小二乘法拟合：

res = least_squares(fun, x0, args=(t, y))

这里的fun是目标函数，x0是初始参数估计值，args是额外的参数传递给目标函数。

6. 查看拟合结果：

print(res.x)

这里的res.x是最小二乘法拟合得到的参数值。

完整的代码示例如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares

def fun(x, t, y):
    return x[0] * np.exp(-x[1] * t) - y

t = np.array([0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.9, 1.3, 1.5, 1.7, 2.0, 2.2])
y = np.array([3.2, 2.8, 2.1, 1.8, 1.0, 0.5, 0.2, 0.1, -0.1, -0.2])
x0 = np.array([1.0, 0.1])

res = least_squares(fun, x0, args=(t, y))
print(res.x)

运行以上代码，即可得到最小二乘法拟合得到的参数值。