在Python中，我們可以使用NumPy庫來求解多項式以及多項式擬合。
首先，我們可以使用NumPy的polyval函數來求解多項式的值。該函數接受兩個參數，第一個參數是多項式的系數，以從高次到低次的順序排列；第二個參數是自變量的值。下面是一個例子：
import numpy as np
# 定義多項式的系數
coefficients = [1, 2, 3] # 多項式為 1*x^2 + 2*x + 3
# 求解多項式在 x=2 的值
x = 2
result = np.polyval(coefficients, x)
print(result) # 輸出：11
此外，我們還可以使用NumPy的polyfit函數來進行多項式擬合。該函數接受三個參數，第一個參數是自變量的值，第二個參數是因變量的值，第三個參數是多項式的次數。該函數會返回多項式的系數，以從高次到低次的順序排列。下面是一個例子：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義自變量和因變量的值
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 進行一次多項式擬合
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
print(coefficients) # 輸出：[1. 1.]
# 繪制擬合直線
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, np.polyval(coefficients, x), color='red')
plt.show()
在上面的例子中，我們擬合了一個一次多項式（即直線），并使用scatter函數繪制了原始數據點，使用plot函數繪制了擬合直線。
