数据分析在大数据时代显得格外重要，数据的拟合也是数据分析中的一种重要操作。Python作为一门数据分析的利器，字典、列表、元组等等的高效操作，都让Python成为了数据分析领域最重要的语言之一。

然而，与众多的数据分析库相比，numpy库中的polyfit函数极为强大，是数据分析的重要工具之一。polyfit是numpy.polynomial.polynomial模块中的函数，可以进行多项式回归拟合，它可以通过给定的点拟合出最符合的曲线，因此，在实际应用中使用广泛。下面将详细介绍如何使用polyfit来实现数据拟合。

1、函数的概述

numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)

该函数的参数解释如下：

x：x轴上的数据点；

y：y轴上的数据点；

deg：代表函数的次数，即N次函数，N=deg+1；

rcond：代表矩阵秩的阈值，此为可选参数；

full：是否返回拟合值的所有信息。默认值为False，返回一个长度为deg+1(N+1)长度的数组，即拟合函数的系数；

w：代表与x轴坐标点对应的权重，此为可选参数；

cov：是否求解协方差矩阵。默认为False，即不计算协方差矩阵。

2、函数的应用

为了更加直观地理解该函数的应用，我们可以先来看一下使用polyfit函数拟合一个简单的二次曲线的例子：

首先需要导入numpy库：

import numpy

接着再定义一组X轴和Y轴坐标：

x = [1,2,3,4,5]

y = [13, 23, 33, 43, 53]

现在就可以开始调用函数了；

para=numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x, y, 2)

此处的x，y坐标可以为任意值，第三个参数为拟合函数的次数。

输出结果即为拟合函数的系数：

[[-0.03333333 1.66666667 10. ]]

或者我们可以将拟合函数的系数进行可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y, 'o')

plt.plot(x, numpy.polyval(para, x), 'r-')

plt.show()

上图中蓝色实心点为原始数据，红色实线是拟合曲线，可以看到拟合得非常好。

除了使用二次曲线进行拟合，numpy.polyfit还可以使用更高次数的函数进行拟合，通常情况下，三次函数就可以满足对一般事物的拟合计算了，在模型的拟合中更为常见的的情况是使用三次函数，如图：

para=numpy.polynomial.polynomial.polyfit(x, y, 3)

下面是三次函数的可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y, 'o')

plt.plot(x, numpy.polyval(para, x), 'r-')

plt.show()

最终效果图如下：

可以看到拟合仍然非常理想。

在实际数据应用中，除了多项式拟合外，还有很多类型的拟合方式，如指数拟合，对数拟合，幂函数拟合，正弦拟合等等。numpy.polyfit函数还可以用于其他类型的回归分析拟合。

3、总结

numpy.polyfit是一个用于多项式回归分析拟合的函数，可以通过给定点集，拟合出最符合的曲线，可以用于实现很多不同类型的回归分析拟合，虽然它的使用也存在一定的限制，但在实际应用中，它是数据分析中的重要工具之一。通过本篇文章的学习，我们应该对numpy.polyfit已有了一定的了解，如果你还没使用numpy库做数据拟合，那么赶紧去试一试吧。