利用Python使用梯度下降法实现对离散点的曲面拟合的代码

以下是一个简单的 Python 代码实现离散点的曲面拟合：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 离散点数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 7, 8])
z = np.array([1, 3, 4, 6, 7])

# 定义曲面拟合函数
def func(params):
    a, b, c, d, e, f, g = params
    return np.sum((a*x**2 + b*y**2 + c*z**2 + d*x*y + e*x*z + f*y*z + g - 1)**2)

# 初始参数值
params = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

# 使用梯度下降法进行曲面拟合
res = minimize(func, params, method='BFGS')

# 输出拟合结果
print(res.x)

这段代码使用了 `numpy` 和 `scipy` 库，其中 `minimize` 函数使用了 BFGS 算法进行梯度下降。