我将fit方法定义如下：

def fit(f1, f2, x_data, y_data):
    def fun(x, w1, w2):
        return w1*f1(x) + w2*f2(x)
    return curve_fit(fun, x_data, y_data)

那么这段代码就可以正常工作了：

x_data, y_data = np.array(range(0, 5)), np.array([0, 1, 2, 3, 2])

f1 = np.sin
f2 = np.cos

fit(f1, f2, x_data, y_data)

但是，以下代码生成：不可散列类型：'numpy.ndarray'

d1 = {0: 1, 1:3, 2:4, 3:5, 4:3}
d2 = {0: 2, 1:1, 2:6, 3:2, 4:1}

f1 = lambda x: d1.get(x)
f2 = lambda x: d1.get(x)

fit(f1, f2, x_data, y_data)

有什么路可以绕过去吗？或者，是否有其他选项可以对给定数据进行自定义函数的线性组合拟合？