编译一个拟合数据曲线的脚本

这个任务可以使用 Python 的 NumPy 和 Matplotlib 库完成。以下是一个简单的脚本，它使用多项式拟合来拟合数据曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 多项式拟合
p = np.polyfit(x, y, deg=2)
fit_y = np.polyval(p, x)

# 绘制拟合曲线和原始数据
plt.plot(x, y, 'o', label='原始数据')
plt.plot(x, fit_y, label='拟合曲线')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们使用 np.polyfit 函数来进行多项式拟合，其中 deg=2 指定了使用二次多项式。然后，我们使用 np.polyval 函数来计算拟合曲线的值。最后，我们使用 Matplotlib 库来绘制原始数据和拟合曲线。

你可以根据自己的数据和需求来修改代码中的参数和函数。