python用最小二乘法求多项式拟合曲线方程

可以使用 numpy 库中的 polyfit 函数进行多项式拟合。具体操作为：

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
z = np.polyfit(x, y, 2)
p = np.poly1d(z)

print(p)  # 打印出拟合后的多项式方程

以上代码中，x 和 y 分别是数据集的 x 值和 y 值，z 是拟合后的系数，p 储存了拟合后的多项式方程，对于这个数据集，拟合后的方程为：0.3x^2 - 1.1x + 3.7