D = [s1,s2, s3,…, -ones(lenght(s1),1)];%si列向量。 g_a = inv(D’* D) * (D’ * h);%h = [h0,h1,h2,…],列向量，D‘是转置,inv求逆。 实现非线性最小二乘求解，请转换成python并画出曲线图

这段代码是 MATLAB 语言中的代码片段，用于通过最小二乘法解决一个包含加权常数项（`-ones(length(s1),1)`）的非线性模型。这里`s1`, `s2`, ..., `hn` 是一些列向量，`D` 是它们的组合矩阵，`h` 是因变量的向量。`g_a` 计算了最优的拟合系数。

在 Python 中，可以使用 `numpy` 库来实现类似的功能。首先需要安装 numpy，然后按照以下步骤操作：

import numpy as np

# 假设我们有数据集
s1 = ... # 第一个列向量
s2 = ... # 第二个列向量
...
hn = ... # 最后的列向量
h = np.array([h0, h1, h2, ...])  # 因变量的列向量

# 创建D矩阵
D = np.hstack((s1, s2, ..., -np.ones(len(s1), 1)))

# 使用pinv函数代替MATLAB中的inv函数，因为如果D的秩小于其列数，inv可能会报错
# pinv计算伪逆，适用于近似解决方案
g_a = np.linalg.pinv(D.T @ D) @ (D.T @ h)

为了可视化结果，你需要明确知道模型是什么样的函数，比如线性模型、多项式模型等。假设你想绘制一个简单的线性拟合，你可以这样操作：

x = np.linspace(0, len(h), 100)  # 生成x轴坐标
y_fit = g_a[0] * x + g_a[1]  # 线性模型 y = a*x + b

plt.plot(x, h, 'o', label='data')  # 绘制原始数据点
plt.plot(x, y_fit, '-', label='fit', color='red')  # 绘制拟合线
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()