在python中用x和y得到了散点图，如何用二次曲线拟合上述数据，得到红色曲线对应的二次式子，再绘制出红色曲线？

要拟合二次曲线，可以使用numpy.polyfit()函数。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = x**2 + np.random.randn(50) * 5

# 用二次曲线拟合数据
coeffs = np.polyfit(x, y, 2)
p = np.poly1d(coeffs)

# 绘制散点图和拟合曲线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, p(x), 'r-')
plt.show()

# 输出拟合的二次曲线的系数
print('拟合曲线的系数：', coeffs)

其中，np.polyfit()函数的第三个参数表示拟合的曲线的阶数，这里取2表示拟合的是二次曲线。np.poly1d()函数可以将系数转换成一个多项式对象，方便绘制拟合曲线。

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# 首先需要准备好数据集
x <- c(1:10)
y <- c(1, 4, 5, 8, 9, 10, 14, 15, 18, 20)

# 使用lm()函数拟合一次曲线
fit1 <- lm(y ~ x)

# 使用lm()函数拟合二次曲线
fit2 <- lm(y ~ poly(x, 2))

# 使用lm()函数拟合三次曲线
fit3 <- lm(y ~ poly(x, 3))

# 绘制散点图和三条曲线
plot(x, y)
abline(fit1)
abline(fit2,col="red")
abline(fit3,col="green")

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据实际情况调整。

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library(ggplot2)

# 绘制分组散点图并拟合一次和二次的回归曲线
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(am))) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ cyl) +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = FALSE) +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2), se = FALSE)

在此代码中，我们使用aes函数指定x轴、y轴和颜色变量。然后，我们使用geom_point函数绘制散点图，并使用facet_wrap函数将图形分成三个面板（即按照cyl变量分组）。最后，我们使用geom_smooth函数分别拟合一次和二次的回归曲线，并将其设置为使用线性模型（即method = "lm"）和二次多项式模型（即formula = y ~ poly(x, 2)）。

在这个示例中，我们使用factor函数将am变量转换为因子变量，这样ggplot2就会将其视为分组变量。您可以根据需要更改分组变量和回归模型。