np.polyfit()与np.poly1d()将点拟合成曲线

polyfit函数可以使用最小二乘法将一些点拟合成一条曲线:

numpy.polyfit(x, y, deg)

x: 要拟合点的横坐标；

y: 要拟合点的纵坐标；

deg: 自由度.例如:自由度为2,那么拟合出来的曲线就是二次函数,自由度是3,拟合出来的曲线就是3次函数可。同时，还可以使用poly1d()函数帮我们拼接方程,结果是一样的。

举例说明：

一、画出如下点：

x=np.arange(1,8,0.1)
y=2*np.sin(2*x)+np.random.rand(len(x))
plt.scatter(x,y)
plt.show()

二、通过np.polyfit()与np.poly1d()将点拟合成曲线：

x=np.arange(1,8,0.1)
y=2*np.sin(2*x)+np.random.rand(len(x))
parameter=np.polyfit(x,y,4)
print(parameter)
p = np.poly1d(parameter)
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,p(x))
plt.show()

parameter=np.polyfit(x,y,4)，设置自由度为四，也就是四次方函数。

print(parameter) 打印出函数的参数[ 0.03876277 , -0.69470974 , 4.34416326 ,-10.89309068 , 9.22108713]，则此函数方程的形式为：

Y=0.03876277 * x ** 4 -0.69470974 * x ** 3 + 4.34416326 * x**2 + -10.89309068*x+9.22108713

自由度为4时拟合如图，效果不是很好：

增加自由度为8，拟合曲线靠近大部分点，拟合如图，如此调参，可以得到良好的拟合函数：

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