np.polyfit线性拟合

np.polyfit是NumPy库中的一个函数，用于进行多项式拟合。它可以根据给定的数据点，拟合出一个多项式曲线，使得该曲线与数据点的误差最小化。

该函数的语法如下：

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

参数说明：
- x：一维数组，表示自变量的取值。
- y：一维数组，表示因变量的取值。
- deg：整数，表示要拟合的多项式的次数。
- rcond：一个浮点数或None，表示奇异值分解过程中的阈值。
- full：布尔值，表示是否返回额外的输出。
- w：一维数组，表示数据点的权重。
- cov：布尔值，表示是否计算估计参数的协方差矩阵。

返回值：
- p：一维数组，表示拟合多项式的系数。
- residuals：一维数组，表示残差。
- rank：整数，表示系数矩阵的秩。
- s：一维数组，表示奇异值。
- rcond：浮点数，表示奇异值分解过程中的阈值。
- V：二维数组，表示奇异值分解过程中得到的右奇异向量。