Python 向量中系数的numpy曲线拟合

有没有办法使用numpys曲线拟合（或者其他拟合例程）来拟合系数列表

我知道这是可能的，以适应功能的形式

def func( x , y , a , b , c )

其中a、b、c表示系数

但我想拟合一个定义如下的函数：

def func( x , y , A )

式中A=（A，b，c）

我知道MATLABs'nlinfit'以这种方式处理其系数，但有没有一种方法可以在python中以类似的方式执行它

编辑：

主要问题是系数的数量不同

我找到了numpy.curve_fit如何接受列表中的系数的方法

通过将函数定义为

def func( x , y , *A )

曲线拟合将A的条目拟合到函数

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请注意，我必须通过猜测曲线拟合系数来定义系数的数量

如果我正确理解您的问题，您只需要一个包装函数：

def wrapper_func(x, y, a, b, c):
    return func(x, y, (a, b, c))

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因此，您只需将包装函数传递给

曲线拟合

，问题在于系数的数量不是常数。但我找到了一种方法，如何将参数传递给curve_fit，使其按我所希望的方式工作。