求拟合函数，首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据，根据已知的曲线y=f(x)，拟合出Ex和En系数。当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高，说明拟合得到的Ex和En系数是合理的。吻合程度用相关系数来衡量，即R^2。首先，我们需要打开Python的shell工具，在shell当中新建一个对象member，对member进行赋值。 2、这里我们所创建的列表当中的元素均属于字符串类型，同时我们也可以在列表当中创建数字以及混合类型的元素。 3、先来使用append函数对已经创建的列表添加元素，具体如下图所示，会自动在列表的最后的位置添加一个元素。 4、再来使用extend对来添加列表元素，如果是添加多个元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函数添加列表元素，insert中有两个参数，第一个参数即为插入的位置，第二个参数即为插入的元素。origin拟合中参数值是程序拟合的结果，自定义函数可以设置参数的初值，也可以不设定参数的初值。
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一般而言，拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，说明数据和函数不太匹配，需要对函数进行改正。X0的迭代初始值选择与求解方程，有着密切的关系。不同的初始值得出的系数是完全不一样的。这要通过多次选择和比较，才能得到较为合理的初值。一般的方法，可以通过随机数并根据方程的特性来初选。
处理属性的重要属性和函数
1、特殊属性
__class__：对象所属类的引用（即obj.__class__和type(obj)的作用相同）。Python中的某些特殊方法比如 __getattr__，只在对象的类中寻找，而不在实例中寻找。__dict__：一个映射，存储对象或类的可写属性。__slots__：类可以定义这个属性，限制实例有哪些属性。
2、内置函数
dir([object])：列出对象的大多数属性。getattr(object,name[,default])：从object对象中获取name字符串对应的属性。获取的属性可能来自对象所属的类或超类。hasattr(object,name)：若object对象中存在指定的属性，或者能以某种方式（如继承）通过object对象获取指定的属性，返回True。setattr(object,name,value)：把object对象指定属性的值设为value，前提是object对象能接受那个值。这个函数可能会创建一个新属性，或者覆盖现有的属性。var([object])：返回object对象的__dict__属性。
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3、特殊方法
__delattr__(self,name)：只要使用del语句删除属性，就会调用这个方法。__dir__(self)：把对象传给dir函数时调用，列出属性。__getattr__（self,name)：仅当获取指定的属性失败，搜索过obj，Class和超类之后调用。__getattribute__（self,name)：尝试获取指定的属性时总会调用这个方法。不过寻找的属性是特殊属性或特殊方法时除外。为了防止无限递归，__getattribute__方法的实现要使用super().__getattribute__(obj,name)。__setattr__（self,name,value)：尝试设置指定的属性时总会调用这个方法。点号和setattr内置函数会触发这个方法。
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Python中的属性和特性是什么
一种方式,通过正序sort()从小到大排序= [18,39,11,34,51,100,69,71,92,88,5,75] nums.sort() max=nums[len(nums)-1] min=nums[0] print("-------------第一种方式-------------") print("最大值：",max) print("最小值",min) 方式,假设列表中第一元素设为最大值，第一个元素再设为最小值。进行比较找出最大、最小值 ms = [18, 39, 11, 34, 51, 100, 69, 71, 92, 88, 5, 75] max = nums[0] # 最大值是第一个元素 min = nums[0] # 最小值是第一个元素 for num in nums: #将认为的最大值与列表中的剩余元素进行比较，这里认为最大值是第一个元素，将第一个元素与第二、三、四...逐个进行比较，如果在比较的过程中遇到了比第一个元素还大的值 ，则把该元素赋值给max if nummax: max=num #将认为的最小值与列表中的剩余元素进行比较，这里认为最小值是第一个元素，将第一个元素与第二、三、四...逐个进行比较，如果在比较的过程中遇到了比第一个元素还小的值 ，则把该元素赋值给min if minnum: min=num print("-------------第二种方式-------------") print("最大值：", max) print("最小值", min) 三种方式,用下标的方式来找出最大、最小值 的下标。
（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。