【发布时间】：2012-11-20 11:39:19
【问题描述】：
我编写的一段非常简单的代码遇到了一些问题。我有 4 组数据，并且想使用 numpy polyfit 生成多项式最佳拟合线。其中 3 个列表在使用 polyfit 时产生数字，但第三个数据集在使用 polyfit 时产生 NAN。下面是代码和打印出来的。有任何想法吗？
代码：
所有的'ind_#'都是数据列表。下面将它们转换为 numpy 数组，然后可以生成多项式最佳拟合线
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)
Below 打印出上面生成的数组，以及 polyfit 列表的内容，通常是多项式方程的系数，但对于下面的第三种情况，所有 polyfit 内容都打印为 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))
打印出来：
[ 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]
为什么第三种情况的 polyfit 常量被列为 NAN？所有数据集的数据类型相同，所有代码一致。请帮忙。
【问题讨论】：
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您能否向我们展示它失败的所有阵列？该示例也没有将其缩小到足够的范围，您知道 ind_1 和 dep_1 可以工作，那么您可以做 polyfit(ind_1, dep_3, 2) 和 polyfit(ind_3, dep_1,2) 吗？你能把数据画出来，让我们看看它是什么样子的吗？
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ind_3 或 dep_3 中的数据值必须错误。你能把数据放在某个地方让人们可以尝试吗？我使用了您打印的 ind_3 和 dep_3 的值，没有遇到任何问题。此外，为了清楚起见，也许您可以剔除所有其他示例并仅关注不起作用的示例。
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我试了会说的，发现NAN polyfit是dep_3数组的结果。该数据集有数千个条目。我怎样才能把它给你？同时，您能否推荐任何我可以尝试的方法，比如搜索类型问题或者我没有想到的搜索数组以查找无效条目？谢谢
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两个数据集我都上传了（所以去掉1,2,4集代码就可以使用上面的代码了）。 ind_3 数据集在这里：filedropper.com/baddatasetind3 dep_3 数据集在这里：filedropper.com/baddatasetdep3