为何numpy.polyfit返回斜率与截距？与文档描述不符的疑问

你的误解核心是没把一次多项式的系数排列规则和numpy.polyfit的返回值对应起来，具体解释如下：

• 当调用numpy.polyfit(x,y,1)时，deg=1指定拟合的是一次多项式，形式为：y = p[0] * x + p[1]
• 文档明确说明返回的系数数组p是按最高次幂优先排列的：
  • p[0]是x的1次项系数，也就是你要的斜率（slope）
  • p[1]是x的0次项（常数项），也就是y轴截距（yintercept）
• 因为deg=1时，返回的数组形状是(1+1,) = (2,)，刚好包含两个元素，所以可以直接用slope, yintercept = numpy.polyfit(x,y,1)做解包赋值，这完全符合文档描述的返回形式——示例只是用了更直观的变量名，文档只通用描述了系数数组的结构。

举个实际测试的例子：

import numpy as np
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([2,4,6])
p = np.polyfit(x,y,1)
print(p)  # 输出 [2.0, 0.0]
slope, yintercept = p
print(slope, yintercept)  # 输出 2.0 0.0

如果拟合更高次的多项式（比如deg=2），返回的数组会是(3,)，对应[二次项系数, 一次项系数, 常数项]，这时就不能直接解包成两个变量了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2738698