本文介绍如何利用最小乘法法则在Python中拟合平面到数据集。通过numpy和matplotlib库，我们实现了一个函数接收数据点并返回拟合平面参数，同时通过生成模拟数据进行测试和可视化。
在本文中，我们将讨论如何使用最小乘法法则来拟合一个平面到给定的数据集。我们将使用Python编程语言来实现这一目标。
最小乘法法则是一种常见的拟合方法，它可以用于找到与给定数据集最匹配的平面。该方法通过最小化拟合平面与数据点之间的垂直距离的平方和来实现。我们将使用numpy库来进行数学计算和matplotlib库来可视化结果。
首先，让我们导入所需的库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们定义一个函数来执行最小乘法拟合。该函数将接收数据点的坐标作为输入，并返回拟合平面的参数。
def least_squares_fit(x, y,
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