python - 类型错误 : can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64' when trying to solve a 2nd degree polynomial

Question

该问题需要创建适合某些数据的二阶多项式，然后打印出系数。我必须绘制原始数据并将多项式拟合叠加在同一图中。

我之前做过一个几乎相同的问题，没有问题，所以我有点困惑为什么它不起作用。 错误消息指出:

y1=p[0]*x+p[1] TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64''

我想我明白出现此错误消息是因为它不喜欢 [ ]，但这就是我之前的做法，所以我不知道？ 我对方程式进行了一些修改，试图让它发挥作用，但没有任何办法使它正确。

x=(0.0,0.45,0.89,1.34,1.79,2.24,2.69,3.14,3.59,4.04,4.49,4.94,5.39,5.83,6.28) 
y=(0.36,0.30,0.311,0.09,0.51,0.55,1.10,1.11,1.45,1.74,2.30,2.52,3.26,3.69,4.12)
r,s=st.pearsonr(x,y)
print'The Pearson Correlation Coefficient of this polynomial is',r
p=np.polyfit(x,y,2)
y1=p[0]*x+p[1]
plt.plot(x,y1,'-r')
plt.plot(x,y,'o')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Polynomial')
plt.show()

我希望生成一个图表，绘制实际数据并在顶部绘制一条直线，表示多项式拟合。

Answer 1

您的方法有两个问题:

• 您正在使用(并且也需要)二阶拟合，但根据系数计算线性拟合。
• 您的 x 和 y 值是元组，不能与 float 相乘。您可以将它们乘以整数，但这会将元组重复整数次。这不是你想要的。

一种解决方案是将 x 和 y 值转换为允许向量化运算的 NumPy 数组，然后使用二阶方程来计算 y1。以下是完整的答案。

<小时/>

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([0.0,0.45,0.89,1.34,1.79,2.24,2.69,3.14,3.59,4.04,4.49,4.94,5.39,5.83,6.28]) 
y = np.array([0.36,0.30,0.311,0.09,0.51,0.55,1.10,1.11,1.45,1.74,2.30,2.52,3.26,3.69,4.12])

p = np.polyfit(x,y,2)
y1 = p[0]*x**2+p[1]*x+p[2]
plt.plot(x,y1,'-r')
plt.plot(x,y,'o')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Polynomial')

更好的替代方案是使用poly1d从系数创建多项式。这避免了手动编写整个方程。然后，您可以使用它来计算给定 x 值的多项式:

p = np.poly1d(np.polyfit(x,y,2))
y1 = p(x)