a1=polyfit(i,u,3) i1=linspace(0,1,0.01) u1=polyval(a1,i1) plot(i1,u1)为什么画不出来图

可能有以下几个原因：

1. 变量 `i` 和 `u` 没有被定义或赋值，导致无法进行多项式拟合。

2. `linspace` 函数中的第三个参数应该是样本数量而不是起止点之间的步长，应该修改为 `linspace(0, 1, 101)`。

3. 没有调用 `matplotlib` 库中的 `show()` 函数，导致无法显示图像。

你可以尝试修改代码并运行：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
i = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
u = np.array([0, 2, 4, 6, 8])

# 多项式拟合
a1 = np.polyfit(i, u, 3)

# 绘制拟合曲线
i1 = np.linspace(0, 1, 101)
u1 = np.polyval(a1, i1)
plt.plot(i1, u1)

# 显示图像
plt.show()

这段代码会将五个点 `(0, 0)`, `(1, 2)`, `(2, 4)`, `(3, 6)`, `(4, 8)` 进行三次多项式拟合，并绘制出拟合曲线。如果你想使用自己的数据，只需要将 `i` 和 `u` 数组替换为自己的即可。

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u=[66.1,60.8,57.2,55.1,52.7,45.8,40.3,35.2]; i=[0.096,0.066,0.054,0.048,0.044,0.034,0.028,0.024]; p=[2.1,1.7,1.5,1.4,1.3,1.1,0.9,0.7]; cos=[0.33,0.42,0.49,0.53,0.56,0.68,0.75,1.0]; a1=polyfit(i,u,3) i1=linspace(0,1,0.01) u1=polyval(a1,i1) plot(i1,u1)为什么画不出来图

您可能需要添加 `plot(i,u,'o')` 来绘制原始数据点，然后再使用 `plot(i1,u1)` 来绘制拟合曲线。完整的代码应该是这样的：

u=[66.1,60.8,57.2,55.1,52.7,45.8,40.3,35.2];
i=[0.096,0.066,0.054,0.048,0.044,0.034,0.028,0.024];
p=[2.1,1.7,1.5,1.4,1.3,1.1,0.9,0.7];
cos=[0.33,0.42,0.49,0.53,0.56,0.68,0.75,1.0];

a1=polyfit(i,u,3);
i1=linspace(0,1,0.01);
u1=polyval(a1,i1);

plot(i,u,'o'); % 绘制原始数据点
hold on; % 保持图形窗口打开以便于绘制多条曲线
plot(i1,u1); % 绘制拟合曲线
xlabel('Current (A)');
ylabel('Voltage (V)');
title('Voltage vs Current');
legend('Data Points','Fit Curve','Location','northwest');

注意，`hold on` 命令用于保持图形窗口打开以便于绘制多条曲线，并且添加了一些标签和图例来装饰图形。

p = polyfit(x, y, 2); xx = linspace(1, 5, 100); yy = polyval(p, xx); plot(x, y, 'o', xx, yy);

这段代码是用来进行二次多项式拟合，并将拟合曲线绘制出来。

其中，x 和 y 是输入的数据点，polyfit 函数用来拟合一个二次多项式，返回的 p 是一个包含三个系数的向量，分别代表二次项系数、一次项系数和常数项系数。linspace 函数用来创建一个包含 100 个元素的等差数列，起点为 1，终点为 5，用来生成横轴坐标。polyval 函数用来将 p 中的系数代入二次多项式公式中，生成纵轴坐标。最后用 plot 函数将数据点和拟合曲线绘制出来。

需要注意的是，这段代码假设输入的数据点能够较好地用一个二次函数拟合，如果数据的实际分布与二次函数不符，拟合结果可能并不准确。