import numpy as np Time = np.array([1, 2, 4, 8, 16, 32, 64]) Temp = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.plot(Time, Temp, 'bo') plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Temp") plt.title('Temperature versus time') plt.show() #下面计算多项式系数 ''' 函数numpy.polyfit()返回最佳拟合数据的n(给定的)次多项式的系数,函数返回的系数按降次排序 (最高次项系数在前面),如果多项式是n次的,那么返回的长度为n+1 ''' beta = np.polyfit(Time, Temp,2) p = np.poly1d(beta) xp = np.linspace(1, 64 , 100) plt.figure() plt.plot(Time, Temp, 'bo', xp, p(xp), '-') plt.show() print(p) #p就是那个拟合的多项式
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