有没有办法计算两个变量的多项式模型的参数。它们是独立的，因此：
z = a + bx + cx^2 + dy + ey^2
我被告知你可以使用numpy.polyfit它，但它只能支持两个变量，而不是我需要的三个变量。我的数据当前存储在三个 numpy 数组中，以便数组中每条数据的索引与其他变量中该索引处的数据相关联。IE
Y = [1 2 3 4 5]
X = [3 5 7 9 11]
Z = [2 4 6 2 6]
1 与 3 和 2 关联；2 与 5 和 4 关联，依此类推。我该如何解决这个问题？
我有三个列表X，，，，Y。Z每条数据都通过索引关联起来。
X = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
Y = [1,4,5,6,1,4,5,6,1,4,5,6]
Z = [2,6,3,6,2,7,4,6,2,4,2,3]
X 和 Y 列表仅包含 3 或 4 个唯一值 - 但 X 和 Y 的每个组合都是唯一的并且具有关联的 Z 值。
我需要使用 生成曲面图.plot_surface。我知道我需要meshgrid为此创建一个，但我不知道如何生成这个，因为我有包含重复数据的列表，并且保持 Z 列表的完整性至关重要。我也可以使用tri_surf，因为它可以立即工作，但这并不是我所需要的。
我当然使用 mplot3d 库。