在scipy中，使用odr库进行拟合时，可以选择不同的拟合类型，如线性拟合、二次拟合等。然而，不同的拟合类型在odr输出中存在一些不一致性。下面是一个带有代码示例的解决方法：

import numpy as np
from scipy import odr

# 创建数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 8, 13])

# 定义拟合函数
def linear_func(beta, x):
    return beta[0]*x

# 定义线性拟合模型
linear_model = odr.Model(linear_func)

# 定义不同的拟合类型
fit_types = ['odrpack', 'scipy', 'least_squares']

for fit_type in fit_types:
    # 创建ODR实例
    odr_instance = odr.ODR(odr.Data(x, y), linear_model, fit_type=fit_type)
    
    # 进行拟合
    result = odr_instance.run()
    
    # 打印拟合结果
    print("Fit Type:", fit_type)
    print("Beta:", result.beta)
    print("Beta Std Error:", result.sd_beta)
    print("Residual Variance:", result.res_var)
    print("")

在上面的代码中，首先创建了一组简单的数据。然后定义了一个线性拟合函数和一个线性拟合模型。接下来，定义了不同的拟合类型列表。然后，遍历每个拟合类型，在每次循环中，创建一个ODR实例并进行拟合。最后，输出拟合结果。

注意，不同的拟合类型在odr输出中存在的不一致性取决于所使用的拟合算法和优化器。因此，建议根据具体需求选择最适合的拟合类型。