189 8069 5689
%求拟合系数a，b，c
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a= nlinfit(x,y,func,a0)，
c=a(3),b=a(2),a=a(1)，
当0a1， b1时，y=logab0;
当a1， 0b1时，y=logab0。
两边对x求导：y'/y=ln a，y'=yln a=a^xln a，
特殊地，当a=e时，y'=（a^x）'=（e^x）'=e^xln e=e^x。
eº=1，
[a,r] = nlinfit(x,y,func,a0) %a拟合系数，r差值，
当r比较小（接近于零），说明拟合结果是合理的。
扩展资料：
fix(x)：无论正负，舍去小数至相邻整数
floor(x)：下取整，即舍去正小数至相邻整数
ceil(x)：上取整，即加入正小数至相邻整数
rat(x)：将实数x化为多项分数展开
rats(x)：将实数x化为分数表示
sign(x)：符号函数(Signum function)。
当x0时，sign(x)=-1
当x=0时，sign(x)=0;
当x0时，sign(x)=1。
如果ax =N（a0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
一般地，函数y=logaX（a0，且a≠1）叫做对数函数，也就是说以幂（真数）为自变量，指数为因变量，底数为常量的函数，叫对数函数。
其中x是自变量，函数的定义域是（0，+∞），即x0。它实际上就是指数函数的反函数，可表示为x=ay。因此指数函数里对于a的规定，同样适用于对数函数。
参考资料来源：百度百科-MATLAB
参考资料来源：百度百科-对数函数
import sys
funcName = sys._getframe().f_back.f_code.co_name #获取调用函数名
lineNumber = sys._getframe().f_back.f_lineno #获取行号
print sys._getframe().f_code.co_name # 获取当前函数名
scipy的optimize工具箱中有拟合函数可以使用
或者用sm的OSL进行拟合
具体搜一下教程
在python中有内置的求对数的函数。
log()方法返回x的自然对数，对于x0。
语法
以下是log()方法的语法：
#!/usr/bin/python
import math # This will import math module
print "math.log(100.12) : ", math.log(100.12)
print "math.log(100.72) : ", math.log(100.72)
print "math.log(119L) : ", math.log(119L)
print "math.log(math.pi) : ", math.log(math.pi)
当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：
math.log(100.12) : 4.60636946656
math.log(100.72) : 4.61234438974
math.log(119L) : 4.77912349311
math.log(math.pi) : 1.14472988585
打开matlab，新建M文件，粘贴以下程序代码并运行：
X=[2005,2006,2007,2008,2009,2010];
Y=[75,54,33,40,36,54];
a1=polyfit(X,Y,1) %求一次拟合系数
a2=polyfit(X,Y,2) %求二次拟合系数
l=polyfit(log(X),Y,1) %求函数yl=l(1)*log(x)+l(2)中的待定系数l(1)、l(2)，此处log为自然对数，可自行调整，比如说以10为底log10
x=[2000:0.01:2015];
y1=a1(1)*x+a1(2); %一次拟合所得函数
y2=a2(1)*x.^2+a2(2)*x+a2(3); %二次拟合系数所得函数
yl=l(1)*log(x)+l(2); %对数拟合所得函数
subplot(3,1,1);
plot(x,y1);grid on;grid minor;
subplot(3,1,2);
plot(x,y2);grid on;grid minor;
subplot(3,1,3);
plot(x,yl);grid on;grid minor;
%作出拟合曲线，注意此时一次拟合和对数拟合曲线几乎重合，故分图作出
运行结果：
a1 =
1.0e+003 *
-0.0043 8.7670
a2 =
1.0e+007 *
0.0000 -0.0019 1.8936
l =
1.0e+004 *
-0.8723 6.6386
注：1.0e+003 =10^3，其他类似
半对数坐标系一个轴是分度均匀的普通坐标轴，另一个轴是分度不均匀的对数坐标轴。
数据跟坐标轴没有任何关系，坐标轴只是为了展现数据关系，而不是改变数据关系
Python数据拟合 需要用第三方包，
python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线，当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式的根的有用算法。
可以百度一下