我想拟合正弦波而不拉伸它——也就是说，我希望它的频率和幅度保持相对相同。因此，我可以对正弦波进行的所有转换以使其适合我的数据是缩放它（一起增加频率和幅度）并平移它（向上或向下、向左或向右移动它）。
这可以用 scipy 的cure_fit 或sklearn 的任何其他适合来完成吗？
我有一些启动代码可以将正弦波拟合到数据中，但它会分别拉伸其频率和幅度（不会静态缩放）。我可以在此处包含它，但它与此答案中的代码基本相同：
让我举一个概念性的例子来说明我的意思，这样就很清楚了。假设我有一些数据跨越y=100到y=1000。正弦波从y=-1到y=1。合身应该是什么样子？出色地...
首先，我知道我必须扩大规模。多少取决于最小二乘拟合（也许y=100，y=1000作为数据的最小值和最大值，是异常值）。
其次，我知道我必须将它向上移动，这样它就不会以 为中心y=0，而是以y=500最小二乘拟合所建议的位置为中心。
此外，也许数据看起来像一个 S 曲线。在这种情况下，正弦波的缩放比例必须非常大，我必须将其平移到左侧以将波的底部与数据的底部对齐。说得通？
所以，我希望这个概念性的例子是有意义的。看起来这应该是非常基本的，但我无法手动解决。
如何拟合正弦波，同时严格保持正弦波没有任何失真？