在Python中，可以使用scipy庫中的curve_fit函數進行數據擬合求參數。curve_fit函數可以擬合任意的非線性函數。
首先，需要導入所需的庫：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
然后，定義要擬合的非線性函數，例如以下的指數函數：
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
接下來，準備數據。假設有一組x和y數據：
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函數進行擬合：
params, params_covariance = curve_fit(func, x, y)
其中，params是擬合得到的參數，params_covariance是參數的協方差矩陣。
最后，打印擬合得到的參數：
print(params)
這樣就可以用Python擬合數據并求得參數了。
