numpy分段多项式拟合

可以使用numpy的polyfit函数进行多项式拟合，但是如果需要进行分段多项式拟合，可以使用piecewise_polynomial函数。该函数可以将数据分成多个区间，并在每个区间内进行多项式拟合。

具体步骤如下：
1. 将数据按照需要的区间进行分割。
2. 对每个区间内的数据进行多项式拟合，得到多项式系数。
3. 将每个区间的多项式系数存储起来。
4. 对于新的输入数据，根据其所在的区间，使用对应的多项式系数进行计算。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import PiecewisePolynomial

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100)

# 将数据分成两个区间
x1 = x[:50]
y1 = y[:50]
x2 = x[50:]
y2 = y[50:]

# 对每个区间进行多项式拟合
coeffs1 = np.polyfit(x1, y1, 3)
coeffs2 = np.polyfit(x2, y2, 3)

# 将多项式系数存储起来
coeffs = [coeffs1, coeffs2]

# 创建PiecewisePolynomial对象
ppoly = PiecewisePolynomial(np.array([x1[-1], x2[0]]), coeffs)

# 对新的输入数据进行计算
x_new = np.linspace(0, 10, 1000)
y_new = ppoly(x_new)