以下是使用最小二乘法拟合金属疲劳实验数据的Python代码示例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
x = np.array([0, 10000, 20000, 30000, 40000, 50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000])
y = np.array([0, 0.22, 0.42, 0.6, 0.74, 0.86, 0.96, 1.04, 1.1, 1.15, 1.18])

# 构建矩阵
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T

# 最小二乘法求解
a, b = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]

# 绘制结果
plt.plot(x, y, 'o', label='Original data', markersize=10)
plt.plot(x, a*x + b, 'r', label='Fitted line')
plt.legend()
plt.show()

print("拟合直线方程为：y = {0:.2f}x + {1:.2f}".format(a, b))