python中如何用numpy求解多项式

在Python中，可使用NumPy库中的`numpy.polyfit()`函数来求解多项式。
`numpy.polyfit(x, y, deg)`函数接受三个参数：
- `x`：一个包括自变量数据的一维数组。
- `y`：一个包括因变量数据的一维数组。
- `deg`：一个整数，表示多项式的最高次数。
`numpy.polyfit()`函数返回一个包括多项式系数的一维数组，其中最后一个元素是多项式的最高次数的系数。
以下是一个简单的例子，演示怎样使用`numpy.polyfit()`函数来求解多项式：
```python
import numpy as np
# 自变量数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 因变量数据
y = np.array([6, 8, 10, 12, 14])
# 求解一次多项式
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
print(coefficients)
```
输出结果为：
```
[2. 4.]
```
上述代码中，使用`np.polyfit(x, y, 1)`来求解一次多项式。输出结果`[2. 4.]`表示多项式为`2x + 4`。
可以根据实际需要调剂`deg`参数的值来求解区分次数的多项式。