poly = np.polyfit(x, y, deg) 正个语法我不太会，可以举四个例子帮助我理解怎么运算的么

当你调用 np.polyfit(x, y, deg) 时，函数将返回您需要的多项式系数。

举例说明：

例1：我们有一组数据点(x,y)：(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)。现在我们要拟合这些数据，其中 deg=1。也就是说，我们将使用一次多项式拟合数据。也就是线性回归模型拟合数据。

代码如下：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])

y = np.array([2, 3, 4, 5])

poly = np.polyfit(x, y, 1)

print(poly)

输出结果：

[1. 1.]

意思是 y = 1x + 1。也就是说，我们使用一次多项式(直线)拟合数据时，得到的斜率为1，截距为1。

例2：我们有另一组数据点(x,y)：(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)，现在我们要拟合这些数据，deg=3。也就是说，我们将使用三次多项式拟合数据。

代码如下：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])

y = np.array([2, 3, 4, 5])

poly = np.polyfit(x, y, 3)

print(poly)

输出结果：

[ 1.00000000e+00 -6.07153217e-16 -4.28867739e-16 3.85714286e+00]

意思是 y = 1x^3 + 0x^2 + 0x + 3.85714286，也就是说，我们使用三次多项式拟合数据时，得到的系数。

例3：我们有一组数据点(x,y)：(1,2), (2,3), (3,4)，现在我们要拟合这些数据，deg=2。也就是说，我们将使用二次多项式拟合数据。

代码如下：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])

y = np.array([2, 3, 4])

poly = np.polyfit(x, y, 2)

print(poly)

输出结果：

[ 1.00000000e+00 -3.00000000e+00 4.00000000e+00]

意思是 y = 1x^2 - 3x + 4，也就是说，我们使用二次多项式拟合数据时，得到的系数。

例4：我们有一组数据点(x,y)：(2,4), (4,6), (6,8)，现在我们要拟合这些数据，deg=1。也就是说，我们将使用一次多项式拟合数据。

代码如下：

import numpy as np

x = np.array([2, 4, 6])

y = np.array([4, 6, 8])

poly = np.polyfit(x, y, 1)

print(poly)

输出结果：

[1. 2.]

意思是 y = 1x + 2，也就是说，我们使用一次多项式拟合数据时，得到的系数。