Python 数据拟合：指数函数和多项式函数结合

这段代码使用 Python 对一组数据进行拟合，具体步骤如下：

定义数据: 代码首先定义了两个变量 x_data 和 y_data，分别表示自变量和因变量的数据。
指数函数拟合: 使用 FitExp2 函数对数据进行指数函数拟合，该函数需要指定拟合范围，即 FitStartPointExpFit2 和 FitEndPointExpFit2。拟合得到指数函数 g。
多项式拟合: 代码接着使用 np.polyfit 函数对数据进行多项式拟合，需要指定拟合范围 FitStartPoint 和 FitEndPoint，以及拟合阶数 PolyFitOrder。拟合得到多项式函数 p。
拼接拟合结果: 代码将指数函数和多项式函数的拟合结果拼接成一个完整的拟合曲线。具体做法是：
- 使用 g.fit 函数对 x_dataExpFit2 中的每个数据点进行指数函数拟合，并将结果保存在 y_data_f_E 中。
- 使用 p 函数对 x_data 中的每个数据点进行多项式拟合，并将结果保存在 y_data_f 中。
- 将 y_data_f_E 和 y_data_f 拼接成 Fitted_AG_list，最终得到完整的拟合曲线。

代码中还涉及一些中间变量，例如 x_dataExpFit2、y_dataExpFit2、maskExpFit2 等，这些变量都是用于存储拟合过程中产生的中间结果的。

代码中的 FitStartPoint、FitEndPoint、PolyFitOrder 等参数是用来指定拟合函数的拟合范围和拟合阶数的，它们的值可以通过修改代码来改变拟合结果。

总结来说，这段代码利用指数函数和多项式函数对数据进行拟合，并最终将两个拟合结果拼接成一个完整的拟合曲线。代码中涉及一些关键参数和中间变量，需要根据实际情况进行调整和理解。