np.plotfit用法

`np.polyfit()`是一个函数，它可以用来拟合多项式曲线到数据点上。它的语法是：

np.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)

参数说明：

- `x`：数据点的x坐标数组，可以是一维或二维数组。
- `y`：数据点的y坐标数组，与x数组形状相同。
- `deg`：拟合多项式曲线的阶数，如果是1，则为线性拟合。
- `rcond`：奇异值分解中忽略的奇异值的相对阈值。默认值为`1e-10`。
- `full`：如果为True，则返回完整输出，包括拟合系数、残差、秩、奇异值等。默认为False。
- `w`：每个数据点的权重。默认为None，即所有数据点权重相同。
- `cov`：如果为True，则返回协方差矩阵。默认为False。

`np.polyfit()`返回一个包含拟合系数的一维数组。可以使用`np.poly1d()`函数创建一个多项式函数对象，该对象可以使用`x`数组作为参数进行求值。

例如，下面的代码将使用`np.polyfit()`拟合一个一次多项式曲线到一些数据点上，并使用`np.poly1d()`函数创建一个多项式函数对象：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些数据点
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.5, 3.7, 4.1, 4.6, 5.1])

# 用一次多项式曲线拟合数据
p = np.polyfit(x, y, 1)

# 创建一个多项式函数对象
f = np.poly1d(p)

# 绘制数据点和拟合曲线
plt.plot(x, y, 'o', label='data')
plt.plot(x, f(x), label='fit')
plt.legend()
plt.show()

这将生成以下图形，其中蓝色圆圈表示数据点，红色线表示拟合曲线：