针对给定的数据(data_ch1.xlSx,第一列为×，第二列为y),请分别使用1次、2次、3次、4次、5次、7次多项式拟合数据，估计出相应多项式系数，并根据你的经验选择最适合的模型。用python实现

在Python中，可以使用NumPy库进行多项式拟合。具体来说，可以使用`numpy.polyfit`函数来估计多项式系数。下面是一个简单的示例代码，用于对给定的数据进行1次至7次的多项式拟合，并计算每个模型的系数。最后，你可以根据拟合的误差、图形表现或其他准则来选择最适合的模型。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data_ch1是一个二维数组，第一列是x，第二列是y
# data_ch1 = np.loadtxt('data_ch1.xlsx', delimiter=',', skiprows=1)

# 拟合多项式的函数
def polynomial_fit(data, degree):
    x = data[:, 0]
    y = data[:, 1]
    coefficients = np.polyfit(x, y, degree)
    return np.poly1d(coefficients), coefficients

# 数据
data_ch1 = ...  # 这里应该是加载数据的代码

# 进行多项式拟合
degrees = [1, 2, 3, 4, 5, 7]
models = {}

for degree in degrees:
    model, coeffs = polynomial_fit(data_ch1, degree)
    models[degree] = (model, coeffs)

# 打印每个模型的系数
for degree, (model, coeffs) in models.items():
    print(f"{degree}次多项式系数: {coeffs}")

# 可以根据需要绘制每个拟合的图形
for degree, (model, coeffs) in models.items():
    plt.figure()
    plt.scatter(data_ch1[:, 0], data_ch1[:, 1], label='实际数据')
    x_fit = np.linspace(min(data_ch1[:, 0]), max(data_ch1[:, 0]), 100)
    y_fit = model(x_fit)
    plt.plot(x_fit, y_fit, label=f'{degree}次多项式拟合')
    plt.legend()
    plt.show()

# 这里可以根据实际的拟合结果和需要选择最适合的模型
# ...

请注意，上述代码仅是一个模板。在实际应用中，需要根据实际数据的格式和存储方式进行调整。另外，通常需要比较不同模型的拟合优度，例如通过计算决定系数（R²）或均方误差（MSE）来评估模型的好坏。