如何输出散点图和拟合曲线

在这段Python代码中，要输出散点图和拟合曲线，通常是在拟合系数确定后，使用matplotlib库中的函数。以下是一个简化的步骤：

1. 首先，你可以创建一个新的图表窗口：

plt.figure()  # 创建一个新的绘图窗口

2. 使用`scatter`函数绘制原始数据的散点图：

plt.scatter(t, y, color='blue')  # t轴作为x，y轴作为y，散点颜色为蓝色
plt.title('原始数据散点图')

3. 利用拟合的系数（例如a1和b1，或者p数组），计算出拟合曲线的x和y坐标：

x_fit = np.linspace(t.min(), t.max(), 100)  # 创建均匀的x值范围
y_fit = a1 * x_fit + b1  # 或者使用更复杂的多项式形式，如y_fit = p[0]*x_fit**2 + p[1]*x_fit + p[2]

4. 绘制拟合曲线：

plt.plot(x_fit, y_fit, 'r-', label='拟合曲线')  # 使用红色线绘制拟合线，label属性用于设置图例

5. 添加图例、标签和其他细节：

plt.xlabel('时间 (t)')
plt.ylabel('数据值 (y)')
plt.legend()  # 显示图例
plt.grid(True)  # 显示网格

6. 最后，调用`show()`显示整个图表：

plt.show()  # 展示最终的散点图和拟合曲线

以上就是基本的散点图和拟合曲线绘制过程。如果你需要的是基于另一种拟合方法的代码，只需替换相应的系数和拟合计算部分即可。