python數據擬合主要可采用numpy庫，庫的安裝可直接用pip install numpy等。
1. 原始數據：假如要擬合的數據yyy來自sin函數，np.sin
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
xxx = np.arange(0, 1000) # x值，此時表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函數值，轉化成度
2. 測試不同階的多項式，例如7階多項式擬合，使用np.polyfit擬合，np.polyld得到多項式系數
z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用7次多項式擬合，可改變多項式階數； p1 = np.poly1d(z1) #得到多項式系數，按照階數從高到低排列 print(p1) #顯示多項式
3. 求對應xxx的各項擬合函數值
yvals=p1(xxx) # 可直接使用yvals=np.polyval(z1,xxx)
4. 繪圖如下
plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) # 指定legend在圖中的位置，類似象限的位置 plt.title('polyfitting') plt.show()
5. np.polyfit函數：采用的是最小二次擬合，numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)，前三個參數是必須的
官方文檔：https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.polyfit.html
6. np.polyld函數：得到多項式系數，主要有三個參數
A one-dimensional polynomial class. A convenience class, used to encapsulate "natural" operations on polynomials so that said operations may take on their customary form in code (see Examples). Parameters ---------- c_or_r : array_like The polynomial's coefficients, in decreasing powers, or if the value of the second parameter is True, the polynomial's roots (values where the polynomial evaluates to 0). For example, ``poly1d([1, 2, 3])`` returns an object that represents :math:`x^2 + 2x + 3`, whereas ``poly1d([1, 2, 3], True)`` returns one that represents :math:`(x-1)(x-2)(x-3) = x^3 - 6x^2 + 11x -6`. r : bool, optional If True, `c_or_r` specifies the polynomial's roots; the default is False. variable : str, optional Changes the variable used when printing `p` from `x` to `variable` (see Examples).
參數1表示：在沒有參數2（也就是參數2默認False時），參數1是一個數組形式，且表示從高到低的多項式系數項，例如參數1為[4,5,6]表示：
參數2表示：為True時，表示將參數1中的參數作為根來形成多項式，即參數1為[4,5,6]時表示：(x-4)(x-5)(x-6)=0，也就是：
參數3表示：換參數標識，用慣了x，可以用 t，s之類的
用法：
1. 直接進行運算，例如多項式的平方，分別得到
xx=np.poly1d([1,2,3]) print(xx) yy=xx**2 #求平方，或者用 xx * xx print(yy)
2. 求值：
yy(1) = 36
3. 求根：即等式為0時的未知數值
yy.r
4. 得到系數形成數組：
yy.c 為：array([ 1, 4, 10, 12, 9])
5. 返回最高次冪數：
yy.order = 4
6. 返回系數：
yy[0] —— 表示冪為0的系數
yy[1] —— 表示冪為1的系數
參考：
https://www.cnblogs.com/zhouzhe-blog/p/9621679.html