numpy polyfit是如何工作的？

我在Bluemix Spark服务中创建了“沉淀分析”示例Jupyter笔记本

笔记本链接：

所以在[34]和[35]（你必须滚动很多）中，他们使用numpy polyfit来计算给定温度数据的趋势。但是，我不知道如何使用它

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有人能解释一下吗？

Developerworks已经回答了这个问题：-

我将尝试解释以下每一点：-

index=chile[chile>0.0]。index=>此语句给出了智利python系列中大于0.0的所有年份的指数

 fit = np.polyfit(index.astype('int'), chile[index].values,1)

这是一个polyfit函数调用，用于在通过向量提供的指数（年）处，找出给定x（年）和y（年降水量）值的多项式拟合系数（斜率和截距）

 print "slope: " + str(fit[0])

下面的代码简单地绘制了参考直线的数据点，以显示趋势

 plt.plot(index, chile[index],'.')

在下面的陈述中，第二个参数实际上是代表y的直线方程，即“y=mx+b”，其中m是斜率，b是截距，我们在上面使用多元拟合得到的

 plt.plot(index, fit[0]*index.astype('int') + fit[1], '-', color='red')
 plt.title("Precipitation Trend for Chile")
 plt.xlabel("Year")
 plt.ylabel("Precipitation (million cubic meters)")
 plt.show()

我希望这有帮助

谢谢你，查尔斯