是多元非线性函数拟合的拟合代码

以下是使用Python进行多元非线性函数拟合的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义多元非线性函数
def nonlinear_func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x[:,0]) + c * np.sin(x[:,1]) + x[:,2]

# 创建模拟数据
x_data = np.random.rand(50, 3)
y_data = nonlinear_func(x_data, 2.5, 1.3, 0.5) + 0.2 * np.random.normal(size=len(x_data))

# 拟合数据
popt, pcov = curve_fit(nonlinear_func, x_data, y_data)

# 输出拟合结果
print('拟合参数:', popt)

# 绘制拟合结果
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x_data[:,0], x_data[:,1], y_data, label='Data')
ax.scatter(x_data[:,0], x_data[:,1], nonlinear_func(x_data, *popt), label='Fit')
ax.legend()
plt.show()

以上代码定义了一个多元非线性函数，创建了一个随机的数据集，然后使用curve_fit函数进行拟合，最后绘制原始数据点和拟合结果。

需要注意的是，多元非线性函数拟合问题需要根据实际问题定义拟合函数，并根据实际数据选择合适的拟合方法，同时需要考虑自变量的维度和数据的特点。