我浏览了文档，但我无法正确解释
在我的代码中，我想找到一条经过2个点（x1，y1），（x2，y2）的线，所以我已经使用了 np.polyfit（（X1，X2），（Y1，Y2），1） 因为它是1次多项式（直线）
它让我[-1.04 727.2] 虽然我的代码（这是一个更大的文件）运行正常，并做了它想要做的事情 - 我想知道这是什么回来
我假设polyfit返回一条线（曲线，直线，无论如何），它满足（通过）给定的点，那么一条线如何用它返回的2个点来表示？
答案 0 :(得分：2)
来自numpy.polyfit文档：
返回：
p：ndarray，shape（deg + 1，）或（deg + 1，K）
多项式系数，最高功率优先。如果y是2-D，则第k个数据集的系数在p [：，k]中。
所以这些数字是多项式的系数。因此，在您的情况下：
y = -1.04 * x + 727.2
顺便说一下，如果多项式的次数至少为N-1，numpy.polyfit将只返回一个遍历所有点的等式（比如你有N）。否则，它将返回最小化平方误差的最佳拟合。
答案 1 :(得分：0)
这些实质上是给定数据的beta和alpha值。 β必然表明波动程度或斜率