<div>Hi Stefan, <br></div><div><br></div><div>Thanks for the advice and for the redirection to scipy !<br></div><div>I will create an implementation of it there<br></div><div><br></div><div class="protonmail_signature_block"><div class="protonmail_signature_block-user"><div>Swan BOSC.<br></div></div><div class="protonmail_signature_block-proton protonmail_signature_block-empty"><br></div></div><div><br></div><div class="protonmail_quote">
        ‐‐‐‐‐‐‐ Original Message ‐‐‐‐‐‐‐<br>
        On Friday, January 29th, 2021 at 07:49, Stefan van der Walt <stefanv@berkeley.edu> wrote:<br>
        <blockquote class="protonmail_quote" type="cite">
            <div>Hi there,<br></div><div><br></div><div>Thanks for reaching out.</div><div><br></div><div>On Wed, Jan 27, 2021, at 04:24, Swan BOSC wrote:<br></div><blockquote type="cite" style=""><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="noreferrer nofollow noopener">here</a> (<a href="https://octave.sourceforge.io/optim/function/expfit.html" target="_blank" rel="noreferrer nofollow noopener">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>numpy.polynomial.polynomial.</code><code>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></blockquote><div><br></div><div>I think Prony's method would probably be a better fit for `scipy.signal`.  Please be mindful not to translate this from existing GPL code, but to implement it afresh.<br></div><div><br></div><div>Best regards,<br></div><div>Stéfan</div>
        </blockquote><br>
    </div>