Python多项式拟合三维数据

有一组数据点（x，y，z），并尝试使用scipy optimize.curve_fit拟合通用二次曲线

我尝试过几种不同的方法，但似乎无法奏效。有没有关于我为什么会出现这种错误的指导意见，或者推荐一种不同的方法

错误为“ValueError:操作数无法与形状（2，）（12，）一起广播”

根据尺寸，您需要

XY

成为尺寸

（k，M）

，其中

k

是尺寸，

M

是样本数。在您的例子中，您已经将

XY

定义为大小

（M，k）

试试下面的方法

import numpy as np

...

params, cov = optimize.curve_fit(fit, np.transpose(XY), Z, guess)

import numpy as np

...

params, cov = optimize.curve_fit(fit, np.transpose(XY), Z, guess)