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1. 抛物线拟合算法原理
抛物线拟合算法是一种基于小二乘法的数据拟合方法。其基本思想是将一组数据点拟合成一个二次函数，即抛物线。抛物线的一般式为y=ax^2+bx+c。其中，a、b、c为待求参数，x、y为已知数据点的坐标。
2. 抛物线拟合算法实现方法
抛物线拟合算法的实现方法有多种，其中一种较为简单的方法是使用小二乘法。小二乘法是一种通过小化误差平方和来确定数据拟合函数的方法。对于抛物线拟合问题，小二乘法可以表示为以下方程组
a+b∑x+c∑x^2
∑xy=a∑x^2+b∑x+c∑x^3
∑x^2y=a∑x^3+b∑x^2+c∑x^4
通过解这个方程组，可以得到抛物线的三个参数a、b、c的值。
实现抛物线拟合算法
PyPy中的一个绘图库，可以用于绘制各种类型的图表。
在安装完这两个库之后，可以按照以下步骤来实现抛物线拟合算法
1. 导入所需的库
portumpypportatplotlib.pyplot as plt
2. 定义数据点
p.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])p.array([2.5, 5.7, 10.1, 17.5, 27.6, 40.5, 56.1, 74.5, 95.6, 119.4])
3. 使用小二乘法拟合抛物线
tsp.polyfit(x, y, 2)ts[0]tsts
4. 绘制拟合后的抛物线图表
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, ax2 + bx + c, color=’red’)
plt.show()
实现抛物线拟合算法，并绘制出拟合后的抛物线图表。
来实现该算法。