Python| Numpy np.lagfit() 方法
借助np.lagfit()方法，我们可以使用np.lagfit()方法得到给定数据的拉盖尔级数的最小二乘拟合。
Syntax : np.lagfit(x, y, deg)
Return : Return the least squares fit of laguerre series to data.
示例 #1：
在这个例子中，我们可以看到通过使用np.lagfit()方法，我们能够得到给定数据的拉盖尔级数的最小二乘拟合。
# import numpy and lagfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.laguerre import lagfit
x, y = [1, 2], [3, 4]
deg = 2
# import np.lagfit() method
gfg = lagfit(x, y, deg)
print(gfg)
输出 ：
[2.125 -0.125 -1.75]
示例 #2：
# import numpy and lagfit
import numpy as np
from numpy.polynomial.laguerre import lagfit
x, y = [1, 2, 3], [3, 4, 5]
deg = 3
# import np.lagfit() method
gfg = lagfit(x, y, deg)
print(gfg)
输出 ：
[3.06722689 -0.66386555 -0.40336134 0.40336134]