Python 类型错误：can'；t将序列乘以类型为'的非整数；numpy.float64'；当试图求解二次多项式时

这个问题需要创建一个适合某些数据的二次多项式，然后打印出系数。我必须绘制原始数据，并将多项式拟合叠加在同一个图中

我以前做过一个几乎相同的问题，但没有问题，所以我有点想知道为什么它不起作用。 错误消息指出：

y1=p[0]*x+p[1] TypeError:无法将序列与“numpy.float64”类型的非int相乘

我想我理解出现这个错误消息是因为它不喜欢[]，但我以前就是这样做的，所以我不知道？ 我把这个方程式弄乱了一点，试图让它起作用，但没有什么能使它正确

x=(0.0,0.45,0.89,1.34,1.79,2.24,2.69,3.14,3.59,4.04,4.49,4.94,5.39,5.83,6.28) 
y=(0.36,0.30,0.311,0.09,0.51,0.55,1.10,1.11,1.45,1.74,2.30,2.52,3.26,3.69,4.12)
r,s=st.pearsonr(x,y)
print'The Pearson Correlation Coefficient of this polynomial is',r
p=np.polyfit(x,y,2)
y1=p[0]*x+p[1]
plt.plot(x,y1,'-r')
plt.plot(x,y,'o')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Polynomial')
plt.show()

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我希望生成一个图形，绘制实际数据，并在顶部绘制一条直线，表示多项式拟合。

问题在于表达式

p[0]*x

这个表达式的参数类型分别是float和tuple（sequence）。没有与这些参数匹配的乘法运算。 最接近的匹配是将一个序列乘以一个整数（这将创建一个新的、更长的序列）。这就是您看到的错误的原因

您可能需要使用numpy数组。 将numpy数组乘以一个浮点数将使每个元素相乘。 例如：

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您的方法存在两个问题：

• 您正在使用（也希望使用）二阶拟合，但从系数计算线性拟合
• x和y值是元组，不能与浮点相乘。您可以将它们乘以整数，但这会将元组重复整数次。这不是你想要的

一种解决方案是将x和y值转换为允许矢量化操作的NumPy数组，然后使用二阶方程计算

y1

。下面是一个完整的答案

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更好的选择是使用

poly1d

从系数创建多项式。这样可以避免手动编写整个方程式。然后，您可以使用它为给定的

x

值计算多项式，如下所示

p = np.poly1d(np.polyfit(x,y,2))
y1 = p(x)

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你知道二次多项式意味着你有ax^2+bx+c拟合。那么为什么要使用线性拟合p[0]*x+p[1]。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([0.0,0.45,0.89,1.34,1.79,2.24,2.69,3.14,3.59,4.04,4.49,4.94,5.39,5.83,6.28]) 
y = np.array([0.36,0.30,0.311,0.09,0.51,0.55,1.10,1.11,1.45,1.74,2.30,2.52,3.26,3.69,4.12])

p = np.polyfit(x,y,2)
y1 = p[0]*x**2+p[1]*x+p[2]
plt.plot(x,y1,'-r')
plt.plot(x,y,'o')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Polynomial')

p = np.poly1d(np.polyfit(x,y,2))
y1 = p(x)