如何在matplotlib中绘制多项式回归图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-5, 5, 100)  # 创建自变量x的取值范围
y = 2 * x**3 + 3 * x**2 - 5 * x + 2  # 创建对应的因变量y

coefficients = np.polyfit(x, y, deg=3)  # 进行3次多项式回归拟合，返回拟合系数
poly = np.poly1d(coefficients)  # 构造拟合的多项式函数

plt.scatter(x, y, label='Data')  # 绘制原始数据散点图
plt.plot(x, poly(x), color='r', label='Polynomial Regression')  # 绘制拟合曲线
plt.xlabel('x')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('y')  # 设置y轴标签
plt.title('Polynomial Regression')  # 设置图表标题
plt.legend()  # 显示图例
plt.show()  # 显示图表