>>> p = np.poly1d([1,-4,3])   #二階多項(xiàng)式系數(shù)
>>> p(0)                  #自變量為0時(shí)多項(xiàng)式的值
3
>>> p.roots              #多項(xiàng)式的根
array([3., 1.])
>>> p(p.roots)              #多項(xiàng)式根處的值
array([0., 0.])
>>> p.order                  #多項(xiàng)式的階數(shù)
2
>>> p.coeffs                #多項(xiàng)式的系數(shù)
array([ 1, -4, 3])
>>>


          

            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n_dot = 20
n_order = 3     #階數(shù)

x = np.linspace(0,1,n_dot)             #[0,1]之間創(chuàng)建20個(gè)點(diǎn)
y = np.sqrt(x) + 0.2*np.random.rand(n_dot)
p = np.poly1d(np.polyfit(x,y,n_order))      #擬合并構(gòu)造出一個(gè)3次多項(xiàng)式
print(p.coeffs)                #輸出擬合的系數(shù)，順序從高階低階

#畫(huà)出擬合出來(lái)的多項(xiàng)式所表達(dá)的曲線以及原始的點(diǎn)
t = np.linspace(0,1,200)
plt.plot(x,y,'ro',t,p(t),'-')
plt.show()