np.polyfit()函数是啥

`np.polyfit()`函数是NumPy库中的一个函数，用于多项式拟合。它可以拟合一组数据点，返回多项式系数，这些系数可以用于绘制拟合曲线。该函数采用的是最小二次拟合，可以通过调整拟合的次数来获得更高阶的拟合曲线。在使用该函数时，需要提供x和y的值，以及拟合的次数。除此之外，还可以提供其他参数，例如权重和协方差等。

以下是一个使用`np.polyfit()`函数进行多项式拟合的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
y = np.array([0.0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1.0])

# 进行多项式拟合
z = np.polyfit(x, y, 3)

# 生成拟合曲线的函数
p = np.poly1d(z)

# 绘制原始数据和拟合曲线
xp = np.linspace(-2, 6, 100)
plt.plot(x, y, '.', xp, p(xp), '-')
plt.show()

该例子中，我们使用`np.polyfit()`函数对一组数据进行了三次多项式拟合，并使用`np.poly1d()`函数生成了拟合曲线的函数。最后，我们使用Matplotlib库绘制了原始数据和拟合曲线。