這裏不手動實現最小二乘，而是調用scipy庫中實現的相關優化函數。
考慮以下具有四個參數的函數:
結構數據
12345678910112131415import numpy as NP from scipy import optimize import matplotlib . py plot as pltdef log istic 4(x，A，B，C，D):return(A-D)/(1+(x/C)* *Linspace (0，20，20) y _ true = logistic 4 (x，a，b，c，d
1234 P0 =[1/2]* 4 plesq =優化。leastsq (residuals，P0，args = (y _ meas，x))# least sq的作用其實就是估計模型(y_meas-y_true)#。
12345678 PLT . figure(figsize =(6，4.5))plt.plot(x，peval(x，plesq[0])，x，y_meas，' o '，x，y_true)plt.legend(['Fit '，' noise '，' true']，loc = ' upper left ')PLT . title(' noise數據(測量值)的最小平方)' for i，(param，True，est) in enumerate(zip('ABCD '，[A，B，C格式(param，true，param。