从二次回归模型Y=sin(X）+ε（X服从均匀分布U(0，2π），ε服从标准正态分布）产生500 个样本（X1，Y1),（X2,Y2)，…，（X500，Y500），利用python作出Y关于X的N-W回归函数曲线.

好的，我会根据你的要求回答问题。对于你的问题，可以按照以下步骤进行实现。

首先，我们需要生成数据集。可以使用numpy包中的random模块生成服从均匀分布和标准正态分布的随机数。

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置随机数种子，保证每次生成的随机数相同
np.random.seed(0)

# 生成500个均匀分布的随机数
X = np.random.uniform(0, 2*np.pi, 500)
# 生成服从标准正态分布的随机数
epsilon = np.random.randn(500)
# 根据二次回归模型生成Y
Y = np.sin(X) + epsilon

接下来，我们需要对数据进行N-W回归分析。可以使用statsmodels包中的api进行实现。首先，我们需要安装statsmodels包：

!pip install statsmodels

然后，我们可以使用以下代码进行N-W回归分析：

from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

# 使用LOWESS算法计算N-W回归函数
nw = lowess(Y, X, frac=0.3)

# 绘制数据散点图和N-W回归函数曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X, Y, alpha=0.5, label='Data')
plt.plot(nw[:, 0], nw[:, 1], 'r', label='N-W Regression')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

运行完以上代码后，就可以得到Y关于X的N-W回归函数曲线的图像了。