各位前辈大家好，小弟最近在数据分析的过程中遇到瓶颈，想使用 python 来
进行数据的 fitting 却没有成功的结果，想请教各位前辈有没有适合的方法可以
推荐？
大概的情况如下：
欲拟合数据 S(x) 包含 x, y, error
模型 A (x) 包含 x, yA
模型 B (x) 包含 x, yB
模型 C (x) 包含 x, yC
三者的 x 皆相同
欲将 A(x), B(x) 及 C(x) 三者依照个别比例 (i.e. Coef_A, Coef_B 及 Coef_C )
相加来并利用 leastsq 来拟合数据 S(x)，即 ：
使 sum (y - (Coef_A*yA + Coef_B*yB + Coef_C*yC))**2/error 之值为最小
sum from x= 1 to N
由于此种 fitting 并没有包含自变量 x ，纯粹只是 y 值依比例相加，使我在写 code
时不知道如何写，因此想请问各位先进我应该怎么做比较好呢？
之前尝试过用 lmfit 的 Model 来进行，但结果并不正确，比我的 initial guess
结果还差，所以冒昧上来请教各位前辈，还请不吝赐教，谢谢！
如果有那边资讯不清楚或是可以从哪些地方获得相关资讯还请各位不吝告知，我会
仅快补上，谢谢各位先进！！