python 读取excel表格使用最小二乘法求解多重非线性回归方程

首先，你需要安装 `pandas` 和 `numpy` 库来读取和处理 excel 表格数据以及进行最小二乘法计算。

以下是一个基本的例子，假设你的 excel 表格名为 `data.xlsx`，其中有三个变量 `x1`, `x2`, `y`：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取 excel 表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取 x1, x2, y 列
x1 = df['x1']
x2 = df['x2']
y = df['y']

# 构造设计矩阵 X
X = np.vstack((np.ones(len(x1)), x1, x2, x1**2, x2**2, x1*x2)).T

# 使用最小二乘法求解多重非线性回归方程
beta, _, _, _ = np.linalg.lstsq(X, y, rcond=None)

# 打印回归系数
print('beta:', beta)

解释一下，首先使用 `pandas` 库的 `read_excel` 函数读取 `data.xlsx` 表格数据，然后提取出 `x1`, `x2`, `y` 三列数据。接下来，我们需要构造设计矩阵 `X`，其中包含了每个样本的各个特征以及它们的二次项和交叉项。最后，使用 `numpy` 库的 `linalg.lstsq` 函数求解多重非线性回归方程，得到回归系数 `beta`。

需要注意的是，上述例子中使用的是二次项和交叉项的多重非线性回归方程，如果你需要使用其他的非线性方程，你需要根据需要构造不同的设计矩阵 `X`。