Question

我正在尝试对我拥有的一些数据进行多项式回归。我已成功致电

m, b = np.polyfit(x.values.flatten(), y.values.flatten(), 1)

然而，当我将度数增加到高于1的任何值时，我得到以下错误：

np.polyfit(x.values.flatten(), y.values.flatten(), 2)
ValueError: too many values to unpack

我正在阅读数据：

x = pandas.read_csv('D3.csv', usecols = [0])
y = pandas.read_csv('D3.csv', usecols = [3])

知道为什么会这样吗？

Answer 1

在通过documentation触及您的问题之前，np.polyfit仅返回2个参数：

拟合多项式的系数数组
这些系数的协方差矩阵

现在，仅当您使用两个可选参数np.polyfit调用full = False and cov=True时，才会显示第二个参数。

回到你的问题：由于你没有设置cov = True（默认为full=False），你的函数只返回一个数组。将度数设置为1时，返回的数组有两个元素（[a,c]中为ax + c），python会自动在代码中分配m = a和b = c。当达到更高的程度时，返回的数组有两个以上的元素，python尝试将它们分配给你在赋值之前放入的所有变量，但是因为有超过2个，你需要超过2个变量。即考虑python 2中的这个小运行：

>>> a,c = [1,2]
>>> a
1
>>> c
2
>>> a,c = [1,2,3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: too many values to unpack

现在，正确的方法是设置一个返回值。例如：

import pandas
import numpy as np
import sys

deg = int(sys.argv[1])

x = pandas.read_csv('test.csv',usecols=[0])
y = pandas.read_csv('test.csv',usecols=[1])
m = np.polyfit(x.values.flatten(), y.values.flatten(), deg)

print m

假设代码在文件stackoverflow.py中。示例电话：

Chip chip@ 09:15:48@ ~: python stackoverflow.py 1
[  8. -12.]
Chip chip@ 09:15:51@ ~: python stackoverflow.py 2
[  1.00000000e+00  -1.45528372e-14   3.11727844e-14]
Chip chip@ 09:15:56@ ~: python stackoverflow.py 3
[ -3.16472437e-16   1.00000000e+00  -2.82243562e-14   4.43123853e-14]

换句话说，所有系数都打包成一个数组并返回。

Answer 2

如果我们按如下方式测试：

import numpy as np

x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [2,4,5,7,8,9,8,7,2,1]

pf = np.polyfit(x,y,1)
print (pf)

pf = np.polyfit(x,y,2)
print (pf)

pf = np.polyfit(x,y,3)
print (pf)

......我们得到：

[-0.05454545  5.6       ]
[-0.35984848  3.90378788 -2.31666667]
[-0.02466977  0.0472028   2.02641803 -0.2       ]

...因此，在第一种情况下只有两个项目要解包，而在其他情况下则更多。

Pandas ValueError：解压缩np.polyfit的值太多了

2 个答案: