请分别采用一阶、二阶、三阶和四阶多项式对数据进行拟合;(提示:采用polyfit进行多项式拟合,调用格式为p = polyfit(t,y,n),n为多项式阶数,p为得到的多项式系数)列出拟合多项式的表
好的,我可以帮你完成这个任务。以下是使用polyfit函数进行多项式拟合的代码示例:
一阶多项式拟合:
```python
import numpy as np
# 输入数据
t = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])
# 一阶多项式拟合
p = np.polyfit(t, y, 1)
# 输出拟合多项式表达式
print("一阶多项式拟合表达式:y = {:.2f} * t + {:.2f}".format(p[0], p[1]))
```
二阶多项式拟合:
```python
import numpy as np
# 输入数据
t = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])
# 二阶多项式拟合
p = np.polyfit(t, y, 2)
# 输出拟合多项式表达式
print("二阶多项式拟合表达式:y = {:.2f} * t^2 + {:.2f} * t + {:.2f}".format(p[0], p[1], p[2]))
```
三阶多项式拟合:
```python
import numpy as np
# 输入数据
t = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])
# 三阶多项式拟合
p = np.polyfit(t, y, 3)
# 输出拟合多项式表达式
print("三阶多项式拟合表达式:y = {:.2f} * t^3 + {:.2f} * t^2 + {:.2f} * t + {:.2f}".format(p[0], p[1], p[2], p[3]))
```
四阶多项式拟合:
```python
import numpy as np
# 输入数据
t = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])
# 四阶多项式拟合
p = np.polyfit(t, y, 4)
# 输出拟合多项式表达式
print("四阶多项式拟合表达式:y = {:.2f} * t^4 + {:.2f} * t^3 + {:.2f} * t^2 + {:.2f} * t + {:.2f}".format(p[0], p[1], p[2], p[3], p[4]))
```
请注意,上述代码中的`t`和`y`分别代表输入数据的自变量和因变量,你可以根据实际情况修改这两个数组的值。另外,`polyfit`函数返回的多项式系数数组`p`中,索引对应的是多项式的次数从高到低排列。
一阶多项式拟合:
```python
import numpy as np
# 输入数据
t = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])
# 一阶多项式拟合
p = np.polyfit(t, y, 1)
# 输出拟合多项式表达式
print("一阶多项式拟合表达式:y = {:.2f} * t + {:.2f}".format(p[0], p[1]))
```
二阶多项式拟合:
```python
import numpy as np
# 输入数据
t = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])
# 二阶多项式拟合
p = np.polyfit(t, y, 2)
# 输出拟合多项式表达式
print("二阶多项式拟合表达式:y = {:.2f} * t^2 + {:.2f} * t + {:.2f}".format(p[0], p[1], p[2]))
```
三阶多项式拟合:
```python
import numpy as np
# 输入数据
t = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])
# 三阶多项式拟合
p = np.polyfit(t, y, 3)
# 输出拟合多项式表达式
print("三阶多项式拟合表达式:y = {:.2f} * t^3 + {:.2f} * t^2 + {:.2f} * t + {:.2f}".format(p[0], p[1], p[2], p[3]))
```
四阶多项式拟合:
```python
import numpy as np
# 输入数据
t = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])
# 四阶多项式拟合
p = np.polyfit(t, y, 4)
# 输出拟合多项式表达式
print("四阶多项式拟合表达式:y = {:.2f} * t^4 + {:.2f} * t^3 + {:.2f} * t^2 + {:.2f} * t + {:.2f}".format(p[0], p[1], p[2], p[3], p[4]))
```
请注意,上述代码中的`t`和`y`分别代表输入数据的自变量和因变量,你可以根据实际情况修改这两个数组的值。另外,`polyfit`函数返回的多项式系数数组`p`中,索引对应的是多项式的次数从高到低排列。