注意在使用numpy数组及curve_fit计算拟合时，两个输入数据必须时同一精度的。
出现这个错误的原因是其中一个输入默认时float32，另一个默认时float64了。
在进行浮点运算时，一点要注意精度问题。
本例中通过指定32位的为64位就解决了。
test_in = np.array(pre_data,dtype="float64")
另外，打印numpy数组时，通常float32是默认不显示dtype的，float64会显示。不显示的都理解为float32。
注意在使用numpy数组及curve_fit计算拟合时，两个输入数据必须时同一精度的。
出现这个错误的原因是其中一个输入默认时float32，另一个默认时float64了。
在进行浮点运算时，一点要注意精度问题。
本例中通过指定32位的为64位就解决了。
test_in = np.array(pre_data,dtype="float64")
另外，打印numpy数组时，通常float32是默认不显示dtype的，float64会显示。不显示的都理解为float32。
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转自：python指数、幂数拟合curve_fit 1、一次二次多项式拟合 一次二次比较简单，直接使用numpy中...
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本文标题：使用curve_fit计算拟合偏差时结果一直是1
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