二维数据的函数拟合，多人都会用 Matlab 搞定。但要是你还想从拟合函数里找多个解，嘿，这个资源还挺实用的。

拟合函数求解算法的是二维离散数据，先拟合出函数，再找出函数的多个解，适合那种采样点多、数据分布不规律的情况。像做设备参数反推、自动校准这种工业应用，蛮合适的。

代码结构清晰，主逻辑就是把原始散点拟合成多项式函数，遍历函数值找对应自变量。你如果之前用过xtwodpoly或者类似函数，这套思路就不陌生。响应也快，数据量大也能跑得稳。

顺手推荐几个关联资源，像xtwodpoly 的多项式拟合就是个经典的。还有像基于散点数据的二维网格曲面拟合、C#做二维卷积，都是比较实用的补充。

如果你数据完想做个图，那可以看看二维绘图函数综述，图形展示也挺重要的，不然你怎么和领导汇报结果？

建议你先拿一组已知数据跑一遍，看一下拟合精度和求解速度，调整下函数阶数会有不小影响。哦对，记得别乱设初值，不然结果全跑偏。

如果你手头正好有离散数据又头大不知道咋，可以先从这个算法下手试试，说不定还挺适合你项目的。