怎么用最小二乘法拟合曲线

要使用最小二乘法拟合曲线，可以使用 NumPy 库中的 polyfit 函数。该函数可以拟合给定数据点的多项式曲线。

以下是使用最小二乘法拟合曲线的代码示例：

import numpy as np

# 定义原始数据点
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 拟合多项式曲线
coefficients = np.polyfit(x, y, deg=1)  # 使用1阶多项式进行拟合

# 打印拟合的多项式系数
print(coefficients)

在上述代码中，我们首先定义了原始数据点的 x 和 y 值。然后，我们使用 `np.polyfit(x, y, deg=1)` 函数拟合了一个一阶多项式曲线（直线）。`np.polyfit` 函数返回的结果是一个包含拟合多项式系数的数组。在这个例子中，我们得到的结果是 `[1.00000000e+00, 1.00000000e+00]`，表示拟合直线的斜率和截距。