帮写一段python实现以下功能，从test.xlsx文件读入三列数据，第一二列为变量，第三列为结果，实现函数拟合并画图

以下是一个简单的Python代码实现，读取test.xlsx文件的前两列作为自变量x和因变量y，第三列作为结果z，利用Scipy库中的curve_fit函数对数据进行拟合，并用Matplotlib库绘制图形：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('test.xlsx', usecols=[0, 1, 2])

# 获取x, y, z列数据
x = df.iloc[:, 0].values
y = df.iloc[:, 1].values
z = df.iloc[:, 2].values

# 定义函数模型
def func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

# 进行曲线拟合
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)

# 打印拟合参数
print('a =', popt[0])
print('b =', popt[1])
print('c =', popt[2])

# 绘制散点图和拟合曲线
plt.scatter(x, y, label='Data')
plt.plot(x, func(x, *popt), 'r-', label='Fit')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们假设数据可以用二次函数模型进行拟合。因此，我们定义了一个func函数，其中a、b和c是拟合参数。我们使用curve_fit函数来拟合数据，并打印出拟合参数。最后，我们使用Matplotlib库绘制散点图和拟合曲线。