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在 Python 中，可以使用 scipy 库中的 curve_fit 函数进行数据拟合求参数。curve_fit 函数可以拟合任意的非线性函数。
首先，需要导入所需的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

然后，定义要拟合的非线性函数，例如以下的指数函数：

def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c

接下来，准备数据。假设有一组 x 和 y 数据：

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2.2, 3.8, 6.5, 10.4, 16.5])

使用 curve_fit 函数进行拟合：

params, params_covariance = curve_fit(func, x, y)

其中，params 是拟合得到的参数，params_covariance 是参数的协方差矩阵。
最后，打印拟合得到的参数：

print(params)

这样就可以用 Python 拟合数据并求得参数了。

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