在Scipy曲线拟合中约束特定值

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义拟合函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

# 定义约束函数
def constraint_func(x, a, b, c):
    # 添加约束条件，使得拟合曲线经过特定的数据点
    constraint = np.array([0, 0, 0])  # 特定值的坐标
    return func(x, a, b, c) - constraint

# 生成模拟数据
x = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
y_noise = 0.2 * np.random.normal(size=x.size)
ydata = y + y_noise

# 进行曲线拟合
popt, pcov = curve_fit(constraint_func, x, ydata)

# 输出拟合参数
print(popt)

# 绘制拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, ydata, 'bo', label='data')
plt.plot(x, func(x, *popt), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()