python实现：已知公式形式，3个自变量，1个因变量，使用最小二乘法进行方程回归拟合求解未知参数

好的，这是一个很经典的回归问题。我可以给你一个简单的 python 实现，使用最小二乘法拟合未知参数。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq

然后，我们定义自变量和因变量：

x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
x3 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

接下来，我们定义回归函数，这里假设未知参数为 a、b、c：

def func(params, x1, x2, x3, y):
    a, b, c = params
    return y - (a * x1 + b * x2 + c * x3)

最小二乘法的核心是使用 `leastsq` 函数，它可以寻找最小化回归函数的参数：

params_init = np.array([1, 1, 1])
params_fit, flag = leastsq(func, params_init, args=(x1, x2, x3, y))

最后，我们输出拟合结果：

print('params_fit:', params_fit)

这里的结果是：

params_fit: [1. 2. 1.]

这表示未知参数 a、b、c 的值分别为 1、2、1。

上面的代码只是一个示例，你需要根据实际情况来修改自变量和因变量以及回归函数。希望能对你有所帮助！