scipy.optimize.least_squares求非线性方程组的最小二乘解too many values to unpack (expected 3)

`scipy.optimize.least_squares`函数用于找到非线性方程组的最小化解，通常用于解决最小化残差平方和的问题，即拟合数据的最佳曲线。如果你遇到"too many values to unpack (expected 3)"这样的错误，这表明函数期望从优化过程得到的结果是一个包含三个元素的元组，但实际上返回了更多的值。

这个错误可能是由于你对结果的处理不匹配函数预期的输出结构导致的。`least_squares`函数的典型返回格式包括：最优参数估计、残差数组和一个字典，包含了关于算法运行的信息（如迭代次数、成功标志等）。你需要检查一下如何访问和处理这些结果：

from scipy.optimize import least_squares

# 假设fit_func是你的非线性函数，params是你猜测的初始参数
result = least_squares(fit_func, params)

# 结果应该是类似这样的结构
# result.x：最优参数估计
# result.fun：最小化函数值
# result.info：结果信息字典

# 如果直接获取最优参数，可能会因为不止三个结果而报错
params_optimal = result.x

# 要获取所有信息，可以这样做：
opt_params, residual, info = result.x, result.fun, result.info

记得检查`result`变量的内容并按照文档说明的方式来解析它。如果你确实只需要前三个元素，需要调整你的代码以便正确接收这三个关键部分。如果还有其他问题，