python - scipy.polyfit(x, y, 100) 将是 100 阶多项式，但 matplotlib.pyplot.legend 显示 53？

我很难弄清楚为什么我的 plt.legend 显示错误的多项式度数。它说 53 而不是 100。我的代码会是这样的:

import scipy as sp
import numpy as np
import urllib2
import matplotlib.pyplot as plt

url = 'https://raw.github.com/luispedro/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/master/ch01/data/web_traffic.tsv'
src = urllib2.urlopen(url)
data = np.genfromtxt(src)

x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
x = x[~sp.isnan(y)]
y = y[~sp.isnan(y)]

def error(f, a, b):
    return sp.sum((f(a) - b) ** 2)

fp100 = sp.polyfit(x, y, 100)
f100 = sp.poly1d(fp100)
plt.plot(x, f100(x), linewidth=4)
plt.legend("d={num}".format(num=f100.order), loc=2)
plt.show()

最佳答案

我可以用你的数据重现:

>>> np.__version__
1.8.0
>>> fp100 = sp.polyfit(x, y, 100)
polynomial.py:587: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
  warnings.warn(msg, RankWarning)
>>> f100 = sp.poly1d(fp100)
>>> f100.order
53

注意警告并咨询 the docs :



您的 y 具有低方差:

>>> y.mean()
1961.7438692098092
>>> y.std()
860.64491521872196

所以人们不会期望更高的多项式能够很好地适应它。请注意，按照 docs 的建议替换 x 与 x-x.mean() 后，它由较低阶的多项式近似，不比较高阶差:

>>> xp=x-x.mean()
>>> f100 = sp.poly1d(sp.polyfit(xp, y,100))
>>> max(abs(f100(xp)-y)/y)
2.1173504721727299
>>> abs((f100(xp)-y)/y).mean()
0.18100985148093593

>>> f4 = sp.poly1d(sp.polyfit(xp, y, 4))
>>> max(abs(f4(xp)-y)/y)
2.1228866902203842
>>> abs((f4(xp)-y)/y).mean()
0.20139219654066282

>>> print f4
           4             3             2
8.827e-08 x + 3.161e-05 x + 0.0003102 x + 0.06247 x + 1621

事实上，最重要的分量似乎有度数 2。所以这是正常的，最接近度数不大于 100 的数据多项式，实际上有度数 53。所有更高的单项式都是退化的。下图是近似值，红线对应4次多项式，绿线对应53次多项式:

关于python - scipy.polyfit(x, y, 100) 将是 100 阶多项式，但 matplotlib.pyplot.legend 显示 53？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/20838970/