Python是一種通用高級編程語言，擁有簡單易用、效率高、可移植等優點，廣泛應用于科學計算、機器學習、Web開發等領域。其中繪圖是Python的重要應用之一，下面我們來看一下如何使用Python畫擬合曲線。

# 導入相關庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成數據
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0.5, 2.5, 2, 4.5, 3.5])
# 一次函數擬合
z1 = np.polyfit(x, y, 1)
p1 = np.poly1d(z1)
# 二次函數擬合
z2 = np.polyfit(x, y, 2)
p2 = np.poly1d(z2)
# 繪制原始散點圖和擬合曲線
plt.scatter(x, y, c='r', label='data')
plt.plot(x, p1(x), '--', linewidth=2, label='linear')
plt.plot(x, p2(x), '-.', linewidth=2, label='quadratic')
plt.legend()
plt.show()

在這段代碼中，我們使用numpy庫生成了一些數據，分別代表x軸和y軸的值。然后使用numpy的polyfit方法用一次函數和二次函數分別進行擬合，得到擬合曲線p1和p2。最后使用matplotlib.pyplot庫中的scatter和plot方法將原始散點圖和擬合曲線繪制出來。

通過這種方式，我們可以很方便的繪制出數據的擬合曲線，來更加直觀的展示數據特征和趨勢，有助于我們做出更好的決策。