在数据科学的世界里，曲线拟合是一项重要技能。今天我们继续探索利用Python进行曲线拟合的新方法——通过三角函数（sin & cos）来逼近复杂的数据模式。三角函数不仅在物理和工程中有广泛应用，在数据分析中也能帮助我们捕捉周期性或波动性的特征。

首先，我们需要导入必要的库，如NumPy用于数学计算，Matplotlib用于绘图。接着，定义一个包含周期性变化的数据集。例如，可以生成一组基于正弦波的数据点：`y = Asin(Bx + C) + D`。然后使用scipy.optimize中的curve_fit函数来拟合这些数据，找到最佳的参数A、B、C和D。

通过调整参数，我们可以看到拟合曲线如何完美贴合原始数据。这不仅能揭示数据背后的规律，还为预测未来趋势提供了可能。三角函数拟合尤其适合处理具有明显周期性或季节性变化的数据集，比如天气温度的变化或是股票市场的波动。

最后，记得可视化你的结果！用Matplotlib绘制出真实数据与拟合曲线，直观地比较两者之间的差异。这样不仅能增强对模型的理解，还能更好地向他人展示你的分析成果。

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