如何使用python先拟合多项式后画图，再在原来多项式范围内对多项式求导并画图

要对多项式进行拟合、画图和求导，可以使用Python中的NumPy、SciPy和Matplotlib库。以下是简单的步骤：

1. 在Python中导入所需的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义函数并生成数据：

def func(x, a, b, c):
    return a*x**2 + b*x + c

x_vals = np.linspace(-5, 5, 100)
y_vals = func(x_vals, 1, 2, 3) + np.random.normal(scale=0.5, size=len(x_vals))

3. 利用curve_fit函数进行多项式拟合：

popt, pcov = curve_fit(func, x_vals, y_vals)

4. 绘制原始数据和拟合多项式：

plt.scatter(x_vals, y_vals, label='Data')
plt.plot(x_vals, func(x_vals, *popt), 'r-', label='Fit')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

5. 在原多项式范围内生成数据并计算导数：

x_range = np.linspace(-5, 5, 100)
y_range = func(x_range, *popt)
dy_range = 2*popt[0]*x_range + popt[1]

6. 绘制多项式和导数：

plt.plot(x_range, y_range, label='f(x)')
plt.plot(x_range, dy_range, label='f\'(x)')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

这样就能对多项式进行拟合、绘图和求导了。