scipy.interpolation.polyfit

`scipy.interpolation.polyfit`是一个用于多项式拟合的函数。它可以根据给定的数据点，拟合出一个指定次数的多项式函数，并返回该函数的系数。具体使用方法如下：

import numpy as np
from scipy import interpolate

# 创建数据点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1])

# 多项式拟合
z = np.polyfit(x, y, 3) # 拟合出3次多项式函数的系数

# 创建拟合函数
p = np.poly1d(z)

# 绘制拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
xp = np.linspace(-2, 6, 100)
plt.plot(x, y, '.', xp, p(xp), '-')
plt.show()

上述代码中，`np.polyfit(x, y, 3)`表示拟合出3次多项式函数的系数，`np.poly1d(z)`则是根据系数创建出拟合函数。最后，我们使用Matplotlib绘制出了拟合曲线。