root怎么进行多变量非线性拟合

进行多变量非线性拟合可以使用Python中的SciPy库中的optimize.curve_fit()函数。这个函数可以用来拟合一个非线性的多元函数，它的输入参数包括一个定义了多元函数形式的Python函数、自变量数据、因变量数据以及初始参数值等。

具体步骤如下：

1. 定义一个多元非线性函数，例如：def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c
其中，x是自变量，a、b、c是待拟合的参数。

2. 准备数据，包括自变量数据x和因变量数据y。

3. 调用optimize.curve_fit()函数进行拟合，例如：popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0=(1, 1e-6, 1))
其中，popt是拟合后的参数值，pcov是协方差矩阵，p0是初始参数值。

最后，通过popt获得拟合后的参数值，即可得到拟合后的多元非线性函数。