调用polyfit时，将for循环移动到numpy单个表达式中

这里对numpy/python相当陌生，尝试找出一些不太像c、更像numpy的编码风格

背景 我已经完成了一些代码，这些代码使用一组固定的x值和多组对应的y值集，并试图找出哪一组y值是“最线性的”

它通过遍历循环中的每一组y值来实现这一点，计算并存储这些y与x的直线拟合的残差，然后一旦循环找到最小残差值的索引

…很抱歉，使用下面的代码可能会更有意义

import numpy as np
import numpy.polynomial.polynomial as poly

# set of x values
xs = [1,22,33,54]

# multiple sets of y values for each of the x values in 'xs'
ys = np.array([[1, 22, 3, 4],
               [2, 3, 1, 5],
               [3, 2, 1, 1],
               [34,23, 5, 4],
               [23,24,29,33],
               [5,19, 12, 3]])

# array to store the residual from a linear fit of each of the y's against x
residuals = np.empty(ys.shape[0])

# loop through the xs's and calculate the residual of a linear fit for each
for i in range(ys.shape[0]):
    _, stats = poly.polyfit(xs, ys[i], 1, full=True)
    residuals[i] = stats[0][0]

# the 'most linear' of the ys's is at np.argmin:
print('most linear at', np.argmin(residuals))

问题: 我想知道是否有可能将其“numpy'ize”成一个单独的表达式，比如

残差=获取残差（xs，ys）

…我试过： 我尝试了以下方法，但没有成功（它总是传入完整数组，而不是逐行传入）：

#----好的，不要循环--------
def包裹（x，y）：
_，stats=poly.polyfit（x，y，1，full=True）
返回统计信息[0][0]
res=从包装（xs，ys）#（不要与不可交换的
numpy.polyfit
混淆）
:

x：阵列_形，形状（M）

y：类似数组的形状（M，）或（M，K）

您的
ys
需要转换为
ys.shape[0]
等于
xs.shape

def wrap(x, y):
    _, stats = poly.polyfit(x, y.T, 1, full=True)
    return stats[0]


res = wrap(xs, ys)

res
Out[]: array([284.57337884,   5.54709898,   0.41399317,  91.44641638,
     6.34982935, 153.03515358])

啊。。。这就是我工作太晚的原因——我应该再看一遍这些文件。。。谢谢你，丹尼尔！但是，我不知道您使用的是哪个numpy版本，在1.16.2中，函数的第一行会产生一个值错误，因为
np。如果
full
为
True
，polyfit
将返回五个元素的元组。此外，为什么要定义一个只调用另一个函数的函数？您可以轻松地直接调用
polyfit
。不需要包装器。@MaxPowers我的版本是1.17.3，但我认为多年来polyfit的功能变化不大（最初认为asker需要更新
numpy
，所以我检查了）@MaxPowers 1.16的文档也显示了2元组输出，而不是5元组输出。我不知道你那边出了什么问题。谢谢你的检查。和之间有一个明显的区别，这是我输入的，我没有意识到。
def wrap(x, y):
    _, stats = poly.polyfit(x, y.T, 1, full=True)
    return stats[0]


res = wrap(xs, ys)

res
Out[]: array([284.57337884,   5.54709898,   0.41399317,  91.44641638,
     6.34982935, 153.03515358])