Python Scipy单变量样本退出代码-某些情况下为1073741819

我使用scipy模块中的单变量样条拟合数据。它几乎适用于除此之外的所有情况，这会导致

过程以退出代码-1073741819（0xC0000005）

错误结束。如果我将平滑因子

s

更改为0，它也可以工作。任何解决这个问题的建议都会有帮助

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更新1

我的工作环境是：

• python 3.7
• scipy 1.3.2
• numpy 1.17.4

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您的

s

和

k

参数组合导致了问题

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根据文档，节点数增加，直到条件

sum（（w[i]*（y[i]-spl（x[i]））**2，轴=0）达到某种程度，你是对的。但是，如果单变量样条算法不满足
和（（w[i]*（y[i]-spl（x[i]）**2，axis=0）\u curfilt\u消息
）并返回近似结果。对于这种情况，它退出时没有零代码，我想可能是由于算法实现代码错误。如果我在y上附加4个零，它也可以工作，因此，可能不是因为太小的
s
限制了有意义的数据点导致了退出问题。我认为这是单变量样本模块的一个缺陷。在我的测试中，如果我向y添加一个samll编号，例如eps=1e-5，则代码有效。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import UnivariateSpline, InterpolatedUnivariateSpline

x = np.arange(78)
y = np.asarray([
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         5.03989319, 4.03191455, 4.03191455, 3.02393591,
 3.02393591, 2.01595727, 2.01595727, 1.00797864, 0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.,
 0.,         0.,         0.,         0.,         0.,         0.])

spl = UnivariateSpline(x, y, k=1, s=0.01)

knots = list(map(int, spl.get_knots()))
plt.plot(knots, y[knots], 'rx')
plt.plot(knots, y[knots], 'r-')
plt.plot(x, y, 'b-')
plt.show()