多项式拟合计算CCM

多项式拟合计算CCM的过程如下：
1. 首先，根据给定的样本数据，将自变量和因变量分别存储在数组X和Y中。
2. 使用numpy.polyfit()函数进行多项式拟合，设置最高次幂为所需的拟合阶数。该函数将返回一个一维数组，其中包含拟合的系数。
3. 使用np.polyval()函数，根据得到的拟合系数和自变量X，计算出拟合值Y'，得到拟合曲线的坐标样本数据。
4. 如需对拟合曲线进行进一步分析，可以使用np.polyder()函数求导，得到多项式函数导函数的系数。
5. 如果需要求出多项式函数的根（与x轴交点的横坐标，即波峰波谷），可以使用np.roots()函数，给定多项式系数，求取根的横坐标。
6. 如果需要计算两个多项式函数的差函数（对应系数相减）的系数，可以使用np.polysub()函数，给定两个多项式函数的系数。

以上就是多项式拟合计算CCM的基本步骤和相关函数。请根据具体的问题和要求，结合具体的数据和情境来使用这些方法和函数进行计算和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [颜色校正CCM](https://blog.csdn.net/xiaoshuying/article/details/88842503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [多项式模型与多项式拟合](https://blog.csdn.net/cjm_success/article/details/108063796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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