Python中numpy.polyfit的用法详解

x:M个采样点的横坐标数组； y:M个采样点的纵坐标数组；y可以是一个多维数组，这样即可拟合相同横坐标的多个多项式； deg：多项式阶数。 rcond：Relative condition number，float型，缺省值为 l e n ( x ) ∗ 2 e − 16 len(x)*2e^{-16} len(x)∗2e−16 full：bool型，缺省为False，此时只返回系数向量；full=True时还返回奇异值分解的诊断信息。 w：要应用于采样点的y坐标的权重。缺省为None，形式应该为和y一样长的数组。 cov：bool型，返回估计值及其协方差矩阵。当full=True时不返回cov。

返回值p：多项式系数矩阵，从高阶到低阶，最后一位是常数项。

根据用户给定的x、y、多项式阶数等信息拟合多项式。返回值是一个系数向量。

最小二乘拟合。即使得平方误差最小化。即使得下式最小： E = ∑ j = 0 k ∣ p ( x j ) − y j ∣ 2 E = \sum_{j=0}^k |p(x_j) - y_j|^2 E=j=0∑k​∣p(xj​)−yj​∣2