这次的任务是用`Scipy`绘制一个简单但有趣的函数图像！✨
首先，我们需要导入必要的库，比如`matplotlib`用于绘图，`numpy`处理数值计算，以及`scipy`完成一些高级操作。代码就像拼积木一样，一步步搭建起来👇：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
定义我们的函数 y = x^2
def func(x, a, b):
return a x 2 + b
x_data = np.linspace(-10, 10, 100) 创建数据点
y_data = func(x_data, 1, 0) 计算对应的 y 值
使用 Scipy 的 curve_fit 拟合曲线
params, _ = curve_fit(func, x_data, y_data)
打印拟合参数
print("拟合结果：a =", params[0], ", b =", params[1])
开始画图啦！
plt.plot(x_data, y_data, 'r-', label='Fitted Curve')
plt.scatter(x_data, y_data, color='blue', s=10)
plt.title('Scipy 绘制二次函数图像')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
```
通过这段代码，我们成功用`Scipy`画出了经典的抛物线形状！🎉 这不仅帮助理解了函数特性，也展示了编程的强大功能。💡
如果你对这个过程感兴趣，不妨尝试调整参数或更换其他复杂函数试试看吧！🚀