Python进行多变量非线性拟合的代码

以下是一个Python进行多变量非线性拟合的代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义一个多元非线性函数
def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

# 准备数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = 2.5 * np.exp(-0.1 * x) + 0.5 * np.exp(-0.5 * x) + 0.2

# 调用curve_fit函数进行拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0=(1, 1e-6, 1))

# 输出拟合后的结果
print("拟合后的参数值：", popt)

其中，x是自变量数据，y是因变量数据，p0是初始参数值。在本例中，我们使用了两个指数函数的线性组合来构建多元非线性函数，然后使用curve_fit函数拟合这个函数，并输出拟合后的参数值。