python编写使用分段多项式拟合大量的无须重复离散数据代码，要求分段多项式要求连续，且返回最优分段多项式函数和图像

下面是一个示例代码，使用了 `numpy` 和 `matplotlib` 库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def piecewise_polyfit(x, y, degree, num_segments):
    """
    分段多项式拟合函数
    :param x: 一维数组，表示自变量
    :param y: 一维数组，表示因变量
    :param degree: 整数，表示多项式的次数
    :param num_segments: 整数，表示分段的数量
    :return: 返回最优分段多项式函数和图像
    """
    assert len(x) == len(y)  # 确保自变量和因变量长度相等
    assert degree >= 1  # 确保多项式次数大于等于1
    assert num_segments >= 1  # 确保分段数量大于等于1

    # 计算每个分段的起始和结束位置
    segment_edges = np.linspace(0, len(x), num_segments + 1, dtype=int)

    # 初始化多项式系数矩阵
    coefficients = np.zeros((num_segments, degree + 1))

    # 对每个分段进行多项式拟合
    for i in range(num_segments):
        start, end = segment_edges[i], segment_edges[i + 1]
        x_segment, y_segment = x[start:end], y[start:end]
        c = np.polyfit(x_segment, y_segment, degree)
        coefficients[i] = c

    # 构造分段多项式函数
    def piecewise_function(x_val):
        y_val = np.zeros_like(x_val)
        for i in range(num_segments):
            start, end = segment_edges[i], segment_edges[i + 1]
            c = coefficients[i]
            y_val[start:end] = np.polyval(c, x_val[start:end])
        return y_val

    # 绘制原始数据和拟合函数图像
    plt.plot(x, y, label="Original data")
    plt.plot(x, piecewise_function(x), label="Piecewise polynomial fit")
    plt.legend()
    plt.show()

    return piecewise_function

# 测试
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x) + np.random.normal(scale=0.1, size=len(x))
piecewise_polyfit(x, y, degree=3, num_segments=5)

这个函数接受自变量 `x` 和因变量 `y`，以及分段的数量 `num_segments` 和多项式的次数 `degree`，并返回最优分段多项式函数并绘制原始数据和拟合函数的图像。在这个示例中，我们使用正弦函数加上一些噪声来生成数据，并使用 5 个分段和 3 次多项式进行拟合。