中位数回归的优化算法选用普通最小二次估计算法pytho语言 编程实现中位数回归的参数估计，在（0，0，0，0.。。。0）附近（不用min函数）x是p元函数，用python算出具体数以及正确的运行结果

同样地，我们需要先定义中位数回归的目标函数，即对于给定的数据和参数向量，计算目标函数值（这里采用绝对值损失函数）：

import numpy as np

def objective(x, data):
    y = data[:, -1]  # 取出因变量
    X = data[:, :-1]  # 取出自变量
    res = y - np.dot(X, x)  # 计算残差
    return np.median(np.abs(res))  # 返回绝对值残差的中位数

然后，我们使用scipy.optimize库中的leastsq函数来进行优化。leastsq函数是一种基于最小二乘法的非线性优化算法，其核心思想是通过不断迭代，寻找最小化目标函数的参数向量。

from scipy.optimize import leastsq

p = 10  # 自变量的维度
data = np.random.randn(100, p+1)  # 生成随机数据

x0 = np.zeros(p)  # 初始参数向量
res = leastsq(objective, x0, args=(data,))

print("参数估计结果：", res[0])
print("残差平方和：", np.sum(res[2]['fvec']**2))

这里，我们同样生成了一个随机数据，其中自变量的维度为10。然后，定义初始参数向量为全零向量，并使用leastsq函数进行优化。最终，输出参数估计结果和残差平方和。

需要注意的是，由于中位数回归的目标函数不是二次函数，因此使用最小二乘法进行优化并不能保证得到全局最优解。因此，建议使用全局优化算法（如前面介绍的basinhopping函数）来进行中位数回归的参数估计。