本文系统阐述了Python散点图拟合的完整流程：先用Matplotlib与Seaborn进行探索性可视化与数据清洗，再依场景选择线性、多项式或基于SciPy curve_fit的非线性模型，并在含异常值时采用RANSAC、Huber或LOWESS等鲁棒方法。通过R²、RMSE、交叉验证与残差诊断综合评估拟合质量，最后以工程化工作流与协作平台提升可复现性与交付效率，确保拟合结果既可解释又能稳定维护与扩展。