这个想法是使用时间序列为每个(纬度,经度)运行单独的数据拟合。 所有这些在xarray/dask之外都可以很好地运行。我使用作为熊猫数据帧传递的单个位置的时间序列对其进行了测试。但是,如果我尝试直接在xarray上对相同的(纬度、经度)运行相同的进程,curve_fit操作将返回初始参数。我使用xr.apply_ufunc执行此操作,如下所示(这里我只提供与问题严格相关的代码): # function to perform the fit
de
如何在python中计算最佳拟合线的梯度?我画了两个数组x和y,然后用polyfit绘制了一条最佳拟合线(网上有个例子)。我现在正在尝试找到我的最佳拟合线的梯度,但我不确定如何。我试过在这里查看类似的问题,但到目前为止我都没有尝试过。下面是我的代码: x = np.array(a)plt.plot(x, y)
plt.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y,
from numpy import log,sqrt,std,subtract,cumsum,polyfit # Create the range of lag valueslags] # This line throws the Error
poly = polyfit(log(lags), log(tau), 1)
# Return the Hurst exponent
我用QtDesigner制作了一个对话框窗口,其中包含一个小部件,其中包含一个名为plot_layout的布局。运行此代码时,Numpy执行时没有任何问题:请注意,self.ax1 = fig1.add_subplot(111)已被注释掉。File "C:\Python38\lib\site-packages\numpy\lib\polynomial.py", line 629, in polyfit
c, resids,: SVD did not converge in Li