xs = np.linspace(0, 4, 50)
ys = f([2.5, 1.3, 0.5], xs)
yn = ys + 0.2 * np.random.normal(size=len(xs))
fit = leastsq(func, [10, 10, 10], args=(xs, yn), Dfun=dfunc, col_deriv=1)
сигнатура метода для функции якобиана в scipy наименьших квадратов