我遇到了一些问题,与我编写的一个非常简单的代码有关。我有4组数据,并希望使用numpy polyfit生成多项式最佳拟合线。当使用polyfit时,其中3个列表会产生数字,但第三个数据集使用polyfit会产生NAN。以下是代码和打印输出。有任何想法吗?
代码:
第三种情况中的polyfit常数为什么被列为NAN?所有数据集具有相同类型的数据,并且所有代码都是一致的。请帮忙解决。
代码:
所有“ind_#”都是数据列表。以下将它们转换为可以生成多项式最佳拟合线的numpy数组。
ind_1=np.array(ind_1, np.float)
dep_1=np.array(dep_1, np.float)
x_1=np.arange(min(ind_1)-1, max(ind_1)+1, .01)
ind_2=np.array(ind_2, np.float)
dep_2=np.array(dep_2, np.float)
x_2=np.arange(min(ind_2)-1, max(ind_2)+1, .01)
ind_3=np.array(ind_3, np.float)
dep_3=np.array(dep_3, np.float)
x_3=np.arange(min(ind_3)-1, max(ind_3)+1, .01)
ind_4=np.array(ind_4, np.float)
dep_4=np.array(dep_4, np.float)
x_4=np.arange(min(ind_4)-1, max(ind_4)+1, .01)
以下打印了上面生成的数组以及polyfit列表的内容,这些内容通常是多项式方程的系数,但对于下面的第三个案例,所有的polyfit内容都被打印为NAN。
print(ind_1)
print(dep_1)
print(np.polyfit(ind_1,dep_1,2))
print(ind_2)
print(dep_2)
print(np.polyfit(ind_2,dep_2,2))
print(ind_3)
print(dep_3)
print(np.polyfit(ind_3,dep_3,2))
print(ind_4)
print(dep_4)
print(np.polyfit(ind_4,dep_4,2))
打印输出:
[ 1.405 1.871 2.713 ..., 5.367 5.404 2.155]
[ 0.274 0.07 0.043 ..., 0.607 0.614 0.152]
[ 0.01391925 -0.00950728 0.14803846]
[ 0.9760001 2.067 8.8 ..., 1.301 1.625 2.007 ]
[ 0.219 0.05 0.9810001 ..., 0.163 0.161 0.163 ]
[ 0.00886807 -0.00868727 0.17793324]
[ 1.143 0.9120001 2.162 ..., 2.915 2.865 2.739 ]
[ 0.283 0.3 0.27 ..., 0.227 0.213 0.161]
[ nan nan nan]
[ 0.167 0.315 1.938 ..., 2.641 1.799 2.719]
[ 0.6810001 0.7140001 0.309 ..., 0.283 0.313 0.251 ]
[ 0.00382331 0.00222269 0.16940372]
第三种情况中的polyfit常数为什么被列为NAN?所有数据集具有相同类型的数据,并且所有代码都是一致的。请帮忙解决。