SVD不收敛于线性最小二乘
SVD不收敛于线性最小二乘
提问于 2020-07-01 21:23:37
我有一个多项式函数的问题。我的数据是：
value_to_cycle_slip_x_1 = [0.0, 30.0, 60.0, 90.0, 120.0, 150.0, 180.0, 210.0, 240.0, 270.0]
value_to_cycle_slip_y_1 = [1.4108499772846699, 1.410405956208706, 1.4104186482727528, 1.4109007231891155, 1.4058293923735619, 1.4069204106926918, 1.4082905240356922, 1.4050713926553726, 1.405217282474041, 1.4059784598648548]我的功能是：
a_coef_cycle_slip, b_coef_cycle_slip, c_coef_cycle_slip = polyfit(value_to_cycle_slip_x_1,value_to_cycle_slip_y_1,2).当我在Python控制台中使用它时，一切正常，但是当我在我的脚本(可执行文件)中使用它时，我收到一个错误：
"numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares".另外，我尝试在三台不同的计算机上使用它。使用两台(笔记本电脑)工作正常，但当我尝试在固定PC上使用它时，它不工作。也许有人已经遇到了这样的问题，并知道如何解决它？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-07-02 00:39:27
我也遇到过同样的问题。我发现在排除零行之后，错误消息消失了。
df = df[df.column > 0]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62677875
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