可以用函数值与数据点之间的偏差来反映函数的逼近程度.

$$ \delta_i=f(x_i)-y_i,i=1,2,\cdots,n $$

偏差判别标准：

偏差绝对值之和最小 ****偏差最大绝对值最小 偏差平方和最小（曲线拟合的最小二乘法，也叫最佳平方逼近）

p = np.polynomial.Polynomial.fit(x_source,y_source,deg=3)
# deg=3  三次多项式来拟合
y = p(x_source)
# 代入已知点