举例说明系统内置函数poly fit的用法用文字描述

`polyfit()`是Python中的一个用于拟合数据点的线性多项式函数，它通常被包含在`numpy.polynomial`模块中。该函数的基本用法是接收两个参数：输入数据x和对应的y值，然后返回一组系数，可以用来生成通过这些点的最佳拟合多项式。

例如，假设我们有一个二维坐标点列表 `(x_data, y_data)`，我们可以使用 `polyfit()` 来找到一条直线（一次多项式）去近似这些数据：

import numpy as np

# 假设 x_data 是一个一维数组，代表自变量的数据
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
# y_data 是另一维数组，代表因变量的数据
y_data = [2, 4, 6, 8, 10]

# 使用 polyfit() 计算最佳拟合直线的系数
coefficients = np.polyfit(x_data, y_data, 1)  # 第二个参数1表示我们想要拟合的是线性模型

# 现在 coefficients[0] 是截距，coefficients[1] 是斜率
intercept, slope = coefficients

# 我们可以用计算出的系数创建一个新的函数来预测新的x值对应的y值
def linear_fit(x):
    return intercept + slope * x

# 打印拟合后的直线方程
print(f"拟合的线性方程: y = {intercept} + {slope}x")