python实现：已知公式形式，3个自变量，1个因变量，使用最小二乘法进行方程回归拟合求解未知参数

好的，这是一个很常见的问题。我们可以使用Python中的scipy库来实现最小二乘法进行方程回归拟合。下面是一个简单的示例代码，其中我们将使用最小二乘法来拟合一个二次方程：

import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq

# 定义待拟合的二次方程
def func(x, p):
    a, b, c = p
    return a * x ** 2 + b * x + c

# 定义误差函数
def error(p, x, y):
    return func(x, p) - y

# 定义自变量和因变量
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 9, 20, 35, 53])

# 初始参数猜测值
p0 = [1, 1, 1]

# 最小二乘法拟合
res = leastsq(error, p0, args=(x, y))

# 输出拟合参数
print(res[0])

在这个例子中，我们定义了一个待拟合的二次方程`func`和一个误差函数`error`。然后，我们将自变量和因变量定义为数组`x`和`y`，并且给出了初始参数猜测值`p0`。最后，我们使用`leastsq`函数进行最小二乘法拟合，并输出拟合参数。

当然，对于不同的方程形式，我们需要定义不同的待拟合函数和误差函数，并且需要根据具体情况给出初始参数猜测值。