【python最小二乘法计算拟合多项式预测更新】肺炎确诊第二天下降（最新截至2020-2-6）

日期	1月23日	1月24日	1月25日	1月26日	1月27日	1月28日	1月29日	1月30日	1月31日	2月1日	2月2日	2月3日	2月4日	2月5日	2月6日	2月7日	2月8日	2月9日	2月10日	2月11日	2月12日
武汉新增确认	105	180	323	371	1291	840	1032	1220	1347	1921	2103	2345	3156	2987	2447
全国新增确认	250	444	680	760	1771	1450	1737	1982	2102	2580	2829	3235	3887	3694	3143

excel作图

python作图，最小二乘法计算拟合多项式

import numpy as np 
from scipy.optimize import leastsq
import pylab as pl
 
x = np.arange(1, 16, 1)
y = np.array([105,180,323,371,1291,840,1032,1220,1347,1921,2103,2345,3156,2987,2447])
 
#第一个拟合，自由度为6最高阶6次
z1 = np.polyfit(x, y, 6)
# 生成多项式对象
p1 = np.poly1d(z1)
print(z1)
print(p1)
pl.plot(x, y, 'b^-', label='Origin Line')
pl.plot(x, p1(x), 'gv--', label='Poly Fitting Line(deg=6)')
#pl.plot(x, np.polyval(z1, x))
pl.show()