import pandas as pdimport numpy as npfrom scipyoptimize import curve_fit# 定义拟合函数def funcb a return 1 - ab# 已知的n和b的值data=pdread_exceldata3平均xlsxdatan = data 孔隙率b = data厚度# 将数据转换为NumPy数组n_values = np
- 第1行：导入所需的库，包括pandas、numpy和scipy.optimize.curve_fit。
- 第4行：定义拟合函数func，该函数的输入参数为b和a，输出为1 - a/b。
- 第7行：从Excel文件中读取数据，其中包含两列数据，一列是孔隙率n，一列是厚度b。
- 第10-11行：将n和b的值转换为NumPy数组。
- 第14行：使用curve_fit函数拟合func函数到数据中，返回拟合参数的值popt和协方差矩阵pcov。
- 第17行：输出拟合参数a的值，即popt数组的第一个元素。
- 第18行：结束代码的执行。
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