二维切比雪夫多项式拟合 numpy

嗨，是否可以在 numpy 或 scipy 中将 z= f(x,y) 类型的 2D 数据拟合到 2D 中的切比雪夫多项式？换句话说，我在矩形网格上定义了一个 x[i]、y[i]、z[i]。我想将 z[i] 拟合到 (x,y) 上的二维切比雪夫多项式，并在 x[i],y[i] 处得到 z 的拟合值？

比如说我们有

x= np.linspace (0,15,30)
y = np.linspace (0,30)

point_list = list(itertools.product(x,y))

Z = np.random.uniform(0,1,len(point_list))

我想拟合 Z = \sum_j T_j(x,y) 其中 T_j(x,y) 是二维切比雪夫多项式