假设我已经定义了自变量 x 的两个实值函数和以下形式的一些参数：
-
f(x, parameters) -
g(x, parameters)
（或者：一个返回2元组实数的函数， (f(x),g(x)) ） .
我现在想使用scipy的 curve_fit 将曲线 simultaneously 拟合到两个数据数组 fdata 和 gdata 及其相关错误： fdata-err ， gdata-err （即找到适合数据的最佳参数） . 这可能吗？
我知道我可以定义一个新函数，它是两个函数和它们各自测量值之间差异的总和，但python的最小化函数似乎没有产生或解释错误，这对我的目的非常重要 .