散点图拟合

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]
y = np.array([5760, 3600, 1620, 1260, 1080, 900, 1080, 1800, 3060, 4680, 2880, 5040, 4140, 5580, 5040, 4860, 3780,3420, 4860, 3780, 4860, 5220, 4860, 3600])
z1 = np.polyfit(x, y, 4) # 用4次多项式拟合
p1 = np.poly1d(z1)
print(p1) # 在屏幕上打印拟合多项式
yvals=p1(x) # 也可以使用yvals=np.polyval(z1,x)
plot1=plt.plot(x, y, '*',label='original values')
plot2=plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.legend(loc=4) # 指定legend的位置,读者可以自己help它的用法
plt.title('polyfitting')
plt.show()

运行效果如下：
运行结果可得出拟合多项式
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