<div>Hello people !<br></div><div>First-of-all, thank you for your great service to the Python community.<br></div><div><br></div><div>I'm working for a project on porting some Octave code base towards Python. As you can imagine, it is a lot of fun, but I sometimes come across  functions that are not (yet ?) available in the mighty NumPy package. <br></div><div><br></div><div>Namely, the expfit function, as presented <a href="https://octave.sourceforge.io/optim/function/expfit.html" target="_blank" title="https://octave.sourceforge.io/optim/function/expfit.html" rel="nofollow">here</a> (<a href="https://octave.sourceforge.io/optim/function/expfit.html">https://octave.sourceforge.io/optim/function/expfit.html</a>) doesn't seem to exist. I'm currently building a replacement for it in my words (keywords I mean ;) ) but maybe a better solution would be to contribute some code into NumPy.<br></div><div><br></div><div>AFAIK, the preferred way to fit a Polynomial nowadays is to call <code class="sig-prename descclassname">numpy.polynomial.polynomial.</code><code class="sig-name descname">Polynomial.</code> <br></div><div>Do you think that a class for `Exponential` based on that one would be an interesting addition to NumPy ?<br></div><div class="protonmail_signature_block"><div class="protonmail_signature_block-user"><div><br></div><div>Thanks in advance,<br></div><div><br></div><div>Swan BOSC.<br></div></div><div class="protonmail_signature_block-proton protonmail_signature_block-empty"><br></div></div><div><br></div>