scipy 中存在能够处理二元非线性回归的包么

是的，在Scipy库中并没有直接提供用于二元非线性回归的内置函数，Scipy更侧重于数学计算、优化和统计基础工具。然而，Scipy是NumPy的一个扩展，NumPy主要用于数值计算，而非线性最小化的问题通常需要结合其他的科学计算库，如SciPy的优化模块`scipy.optimize`。

如果你需要进行二元非线性回归，可以考虑使用`scipy.optimize.curve_fit()`函数。这个函数是一个通用的拟合工具，可以用来拟合任何复杂的非线性模型。你需要提供一个描述数据之间关系的函数形式以及你的观测数据，它将返回最优参数估计值和残差。

例如，对于二元非线性方程组：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

def nonlinear_func(x, a, b):
    return a * x**b

# 假设你有观测数据x_data和y_data
x_data, y_data = ...  # 填入实际数据
params, _ = curve_fit(nonlinear_func, x_data, y_data)