由于不建议使用pylab，我打算从这个例子中使用matplotlib，例子来自https://www.wired.com/2011/01/linear-regression-with-pylab/

from pylab import *x = [0.2, 1.3, 2.1, 2.9, 3.3]y = [3.3, 3.9, 4.8, 5.5, 6.9](m, b) = polyfit(x, y, 1)print(m, b)yp = polyval([m, b], x)plt.plot(x, yp)plt.grid(True)plt.scatter(x,y)xlabel('x')ylabel('y')show()

如果我从以下开始:

我不知道如何在matplotlib中替换polyfit和polyval函数。在第4行和第7行，这些调用了polyfit和polyval函数（这些函数在pylab模块中）。使用matplotlib时，我应该使用哪些函数来替代它们？

我想使用这个例子，但使用matplotlib。

回答：

polyfit 和 polyval 都在 numpy 中可用。因此，您可以简单地使用: