有关您实际在做什么的更多详细信息会有所帮助。也就是说，模糊的问题真的只能得到模糊的答案。
假设您正在使用 lmfit 的Model类进行曲线拟合，那么一旦您拥有模型和一组参数（例如，在拟合优化它们以最佳匹配某些数据之后），那么您可以使用它们来评估模型（使用model.eval()方法) 对于自变量的任何值（通常称为x）。这允许更精细的网格或超出您在拟合中实际使用的数据范围。
当然，预测超过数据范围的末尾假定模型在数据范围之外有效。很难知道该假设何时正确，尤其是当您没有数据时；）。“很难做出预测，尤其是对未来的预测。”