Python中是否有一个函数允许输入x，y，z进行曲线拟合？

我是机器学习和数据拟合领域的新手，目前正在尝试将一些Matlab代码转换为Python。在这段代码中，我的目标是将曲面拟合到具有（x，y，z）坐标的给定数据点集。Matlab代码如下所示：

[xData, yData, zData] = prepareSurfaceData( X0, Y0, ZPhi0 );
% Type of polynom
ft = fittype( 'poly44' );
% Fit model to data.
[fitresult, gof] = fit( [xData, yData], zData, ft );   
[x0,y0]=meshgrid(x,y);

我得到了解下列表达式的值：

 Linear model Poly44:
 val(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2 + p30*x^3 +
                 p21*x^2*y + p12*x*y^2 + p03*y^3 + p40*x^4 + p31*x^3*y 
                + p22*x^2*y^2 + p13*x*y^3 + p04*y^4

然而，我一直在寻找一种在Python中复制此功能的方法，但似乎所有可用的函数都只适用于2D。我最初的方法是使用

numpy.polynomy.polifit

，但我被卡住了，因为我想要一些类似的东西：

xData = X0.T
yData = Y0.T
zData = Zphi0.T
pol_degree = 44

coefs, stats = poly.polynomial.polyfit((xData, yData), zData, pol_degree, full=True)

这当然不起作用，我也尝试过其他软件包，但没有任何结果。我看到一篇帖子建议，一个很好的方法是分离尺寸并安装xy和xz，例如：

coefsxy = poly.polynomial.polyfit(xData, yData, pol_degree)
coefsxz = poly.polynomial.polyfit(xData, zData, pol_degree)

但我不知道如何将这两个表达式连接起来，获得所需的曲面

有人能解释一下，将这些Matlab代码转换成Python的最佳方法是什么吗？

您可以看看刚才的3d拟合答案。只需替换为函数并相应地修改数据结构即可