leastsq()函式位於scipy的optimize模組中，利用leastsq()函式可以對資料進行擬合。
leastsq()函式的引數：
leastsq(func,x0,args=()…)，其中常用的是前三個引數。
引數的介紹：
p_init = np.random.rand(m +1)
# m：多項式的次數
p_lsq = leastsq(loss_function, p_init, args=
(x,y)
)# y是加上正態分佈雜訊的真值
def
fit_function
(p,x)
: f = np.polyld(p)
return f(x)
defloss_function
(p,x,y)
: loss = fit_function(p,x)
- y return loss
args：資料點（(x,y)）
np.polyld()函式
用於生成多項式，例如：
np.polyld([1
,2,3
])out: 1x^
2+2x^
1+3x^
0
最小二乘法
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