前言：
記錄并分享 numpy & matplotlib 學習歷程 （一）
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫， 它可與 NumPy 一起使用，提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案， 它也可以和圖形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython，
https://www.runoob.com/numpy/numpy-matplotlib.html
目的：
1. 在給定的資料中（離散），尋找可能存在的關系（線性或非線性） ；（主要目的）
2. 生成可視化圖形方便除錯與記錄；（次要目的）
內容：
框圖：
1. 實作內容 （綠色）及 后續拓展內容（藍色）；
代碼：
import numpy as np
from matplotilb import pyplot as plt
data_y = [
...
]
x = np.arrange(起始點，終點，步長)
y = np.array(data_y)
modulus = np.polyfit(x,y,N) # N次多項式擬合，第四個引數rcond 學習中....
express = np.poly1d(modulus)
yvalues = express(x) # 也可以使用yvals=np.polyval(z1,x)
plot1 = plt.plot(x, y, '*',label='original values')
plot2=plt.plot(x, yvals, 'r',label='polyfit values')
plt.legend(loc=1) # 指定legend的位置,象限位置
plt.title("Matplotlib demo")
plt.xlabel("x voltage")
plt.ylabel("y duty")
# Test 驗證運算式
x1 = 26
yvals1=express (x1)
print("y1=",yvals1)
plt.show() # 展示影像 筆記：
1. 當前未能解決問題：若給定的資料中出現偏移量較大的會導致擬合的曲線偏差較大，后續解決方法 在錄入資料前進行一輪篩選、在錄入資料后進行篩選（rcond 引數）發生過擬合時的糾正措施；
2. 待完善獲取資料、保存及輸出；
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