由于“无法将序列乘以‘numpy.float64’类型的非整数”错误，无法拟合数据答案

【问题标题】：Unable to fit data due to "can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'" error由于“无法将序列乘以‘numpy.float64’类型的非整数”错误，无法拟合数据
【发布时间】：2019-09-08 13:24:57
【问题描述】：

我正在尝试使用 matplotlib 和 scipy 在具有线性函数 (a*x+b) 的 .txt 文件中拟合和绘制简单数据。我遇到了有关测试功能的错误："can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'"

我尝试更改变量名x，但遇到了同样的问题。大部分代码都来自一个工作代码，它能够毫无问题地对数据进行最佳拟合，并且对测试函数使用相同的定义。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
import numpy as np
f=open("testData.txt","r")
x_data=[]
y_data=[]
trash=f.readline() #discards first line
for line in f: #reads x and y data from file
    x_read,y_read=line.split()
    x_data.append(float(x_read))
    y_data.append(float(y_read))

def test_func(x, a, b):
    return a*x+b

params, params_covariance = optimize.curve_fit(test_func, x_data, y_data, 
p0=[1, 1])
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_data, test_func(x_data, params[0], params[1]), label='Fitted 
function')
plt.show()

这是错误：

Traceback（最近一次调用最后一次）：

文件“C:/Users/Fra/Desktop/lab/ottica/2/reaqd.py”，第 19 行，在 plt.plot(x_data, test_func(x_data, params[0], params[1]), label='拟合函数')

文件“C:/Users/Fra/Desktop/lab/ottica/2/reaqd.py”，第 14 行，在 test_func 返回 a*x+b

TypeError: 不能将序列乘以“numpy.float64”类型的非整数

【问题讨论】：

在将列表传递给 test_func 之前将它们转换为 numpy ndarray。

标签： python matplotlib scipy data-fitting function-fitting

【解决方案1】：

您可能正在尝试将 Python 列表乘以浮点数，但这是行不通的。试试a*np.array(x)+b

【讨论】：

谢谢，它成功了。我不太明白它为什么起作用，“x”变量的行为不应该像浮点数吗？
@FrancescoPettini 不，在您的代码中 x 是一个 Python 列表。 Python 列表与浮点数的乘法没有定义，因为它们可以包含任意对象（不仅仅是数字）。
请注意，这比在拟合和绘图之前直接将初始列表更改为 numpy 数组要慢。现在，每次调用该函数时，列表都会更改为一个 NumPy 数组，其中包含所有开销。对于很难（阅读：慢）适应函数和大型列表，这可能会显着减慢速度。

【解决方案2】：

当您询问接受的答案如何工作时，显示“老派”方式可能有其用途：

plt.plot(x_data, 
  [test_func(x, params[0], params[1]) for x in x_data],
  label='Fitted function')

x_data = [] 显然是一个列表，并且由于 Python 不是 Matlab，number*x_data 不是逐元素乘法，而是创建一个重复 x_data、number 次的列表，这需要一个整数。

【讨论】：