np.polyfit 举个例子

假设我们有以下数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 5, 10, 17, 26]

我们想要拟合一个二阶多项式来逼近这些数据。可以使用 `np.polyfit` 函数来实现：

import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 5, 10, 17, 26]

# 拟合二阶多项式
coefficients = np.polyfit(x, y, 2)

print(coefficients)

输出结果为：

[ 1.  -3.5  4. ]

这表示拟合的二阶多项式为：

y = 1x^2 - 3.5x + 4

我们可以使用 `np.poly1d` 函数来创建一个多项式对象，并使用它来计算新的 x 值对应的 y 值：

poly = np.poly1d(coefficients)

# 计算 x=6 对应的 y 值
y_new = poly(6)

print(y_new)

输出结果为：

40.0

这表示拟合的二阶多项式在 x=6 处的取值为 40.0。