多项式拟合编程题可以通过以下步骤进行：
1. 准备数据
首先，你需要准备一组数据点，包括横坐标（x）和纵坐标（y）。这些数据点将用于拟合多项式。
2. 选择拟合多项式的次数
根据数据点的特性和拟合需求，选择合适的多项式次数。例如，如果数据点大致呈现线性关系，可以选择一次多项式；如果数据点呈现二次关系，则选择二次多项式，以此类推。
3. 使用多项式拟合函数
在MATLAB中：
使用`polyfit`函数进行多项式拟合。该函数的语法为：
```matlab
p = polyfit（x, y, n）；
```
其中，`x`和`y`分别是数据点的横纵坐标数组，`n`是拟合多项式的次数。函数返回一个包含多项式系数的向量`p`。
在Python中：
可以使用`numpy`库的`polyfit`函数进行多项式拟合。例如：
```python
import numpy as np
p = np.polyfit（x, y, n）
```
其中，`x`和`y`分别是数据点的横纵坐标数组，`n`是拟合多项式的次数。
4. 计算拟合值
使用`polyval`函数计算拟合值。该函数的语法为：
```matlab
y_fit = polyval（p, x_new）；
```
其中，`p`是多项式系数向量，`x_new`是新的横坐标数组。
5. 绘制拟合曲线
将原始数据点和拟合曲线绘制在同一张图中，以便直观地观察拟合效果。可以使用`plot`函数进行绘制。
6. 评估拟合效果
可以通过计算误差函数（如均方误差）来评估拟合效果。选择合适的评估指标，例如均方误差（MSE）或决定系数（R²），以确定拟合效果是否满意。
示例代码
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
准备数据
x = np.array（[1, 2, 3, 4, 5]）
y = np.array（[2, 4, 6, 8, 10]）
选择拟合多项式的次数
n = 2
使用polyfit进行多项式拟合
p = np.polyfit（x, y, n）
计算拟合值
x_new = np.linspace（1, 5, 100）
y_fit = np.polyval（p, x_new）
绘制原始数据点和拟合曲线
plt.plot（x, y, 'o', label='原始数据点'）
plt.plot（x_new, y_fit, label='拟合曲线'）
plt.xlabel（'x'）
plt.ylabel（'y'）
plt.legend（）
plt.show（）
```
通过以上步骤，你可以完成多项式拟合编程题。根据具体需求和数据特性，可能需要调整多项式次数、正则化参数等，以获得最佳的拟合效果。