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如何适应非线性数据的使用scipy.optimize import curve_fit在Python使用以下3种方法：

1. 高斯。
2. 洛伦兹拟合。
3. 朗缪尔适合。

我只能从我的数据文件中链接和绘图。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style
import numpy as np
import pylab
from scipy.optimize import curve_fit
style.use('ggplot')
data = np.genfromtxt('D:\csvtrail3.csv', delimiter=',', skiprows=1)
x=data[:,0]
y=data[:,1]
data.fit_lorentzians()
plt.plot(x, y)
plt.title('Epic chart')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.xlabel('X Axis')
plt.show()

请建议我如何为该数据归档该行。我不想直接合身。我想要平滑的配合。