scipy curve_fit与excel

我一直在scipy.optimize curve_fit ，并将其与Excel 2010中的求解器进行比较。

虽然Python对于大数据集来说会好得多，但是Excel的非线性GRG求解器似乎比curve_fit为我的小规模实践数据集做了一个更好（也更可靠）的参数拟合工作。 Excel似乎总是趋于理性的参数猜测，并且curve_fit很容易在漂亮的select（或更多的依赖于Excel的初始条件）上漫步。

我的一个拟合function是：

 def f(x,a,b,c,d,e,f): return a/(abs(b)+x)**abs(c) + d/(abs(e)+x)**abs(f) 

其中x是一个数组， a ， b ， c ， d ， e ＆ f是参数。

我想知道如果有人有任何build议的曲线拟合与scipy和numpy，可能使用其他方法有效可比的Excel的方法。