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在 Python 中，可以使用多種方法來進行多項式擬合，其中一些常用的方法包括：
- Numpy 的 polyfit 函數：使用最小二乘法來擬合多項式曲線。該函數接受輸入數據的 x 和 y 值，以及多項式的階數，返回多項式系數。
- Scipy 的 curve_fit 函數：使用非線性最小二乘法來擬合多項式曲線。該函數接受輸入數據的 x 和 y 值，以及一個用于擬合的模型函數，返回擬合參數。
- Scikit-learn 的 PolynomialFeatures 和 LinearRegression：PolynomialFeatures 用于生成多項式特征的矩陣，LinearRegression 用于擬合線性回歸模型。通過將特征矩陣作為輸入，可以實現多項式擬合。
這些方法都提供了靈活和強大的功能，可以根據具體需求選擇適合的方法進行多項式擬合。
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