为何四个三维数据点拟合出来的方程中，仍然有斜率为0，采用polyfit进行拟合。

在这个代码中，我们使用了 `np.polyfit()` 进行线性拟合。这个函数的参数 `deg` 表示拟合多项式的次数。当 `deg=1` 时，函数将返回一个一次多项式，即一条直线。而在这个问题中，我们只需要拟合一条直线来近似描述这些数据点的分布情况，因此选择 `deg=1`。

由于这些数据点处于同一平面上，所以我们只需要拟合其中两个坐标的关系，即将其中一个坐标看作自变量，另外两个坐标看作因变量。在这个问题中，我们选择了第三个坐标 `z` 作为因变量，第一个坐标 `x` 作为自变量。因此，拟合得到的斜率 `slope` 只与 `x` 和 `z` 有关，而与第二个坐标 `y` 无关，因此 `slope[1]=0`。这也就是为什么拟合得到的方程中 `y` 的系数为0。

需要注意的是，如果数据点不处于同一平面上，或者我们需要拟合一个更高次数的多项式，则会得到与这个问题不同的系数。