numpy.polyfit最简单的情节结果？

Question

我正在使用numpy.polyfit将多项式拟合到我的数据集

x = vline[vline.columns[0]]
y = vline[vline.columns[1]]
z = np.polyfit(x, y, 3)
z = array([ 7.48695862e-08, -6.73333047e-05,  2.69276073e-02,  2.90345187e+00])

绘制这个多项式最简单的方法是什么

现在，我正在手动创建一个方程，如

7.48695862\cdot10^{-8}x^{3}+-6.73333047\cdot10^{-5}x^{2}+2.69276073\cdot10^{-2}x+2.90345187

然后使用mathplotlib绘制图形

Answer 1

使用^{}：

z = array([ 7.48695862e-08, -6.73333047e-05,  2.69276073e-02,  2.90345187e+00])
x2 = np.arange(-100, 100, .1) # Something relevant for you
plt.plot(x2, np.polyval(z, x2))

根据您的数据，您可能可以用更通用的东西来替换np.arange(-100, 100, .1)