numpy.polyfit daje pusty reszt tablicę

Question

używam numpy.polyfit dopasować 2nd zamówienia polynom do zestawu danych

fit1, fit_err1, _, _, _ = np.polyfit(xint[:index_max], yint[:index_max], 2, full=True)

Dla niektórych kilka przykładów moich danych, zmienna fit_err1 jest pusta, chociaż dopasowanie się powiodło, tzn. fit1 nie jest pusty!

Czy ktoś wie, co oznacza pusty pozostałości w tym kontekście? Dziękuję Ci!

EDIT: jeden przykład zbiór danych:

x = [-488., -478., -473.] 
y = [ 0.02080881, 0.03233648, 0.03584448] 

fit1, fit_err1, _, _, _ = np.polyfit(x, y, 2, full=True) 

wynik:

fit1 = [ -3.00778818e-05 -2.79024663e-02 -6.43272769e+00] 
fit_err1 = [] 

wiem, że zamontowanie 2nd zamówienia polynom do zestawu trzech kwestii nie jest bardzo przydatne, ale potem wciąż oczekują, że funkcja podniesie ostrzeżenie, lub (jak to faktycznie określiło dopasowanie) zwraca rzeczywiste reszty lub obie (jak "tutaj są reszty, ale twoje warunki są kiepskie!").

Answer 1

Jak zauważył @Jaime, jeśli masz trzy punkty, wielomian drugiego rzędu dokładnie je dopasuje. A twoja uwaga, że ​​błąd powinien być raczej 0 niż pusta tablica ma sens, ale jest to obecne zachowanie np.linalg.lstsq, .

Możemy przetestować ten problem robi najmniejszych kwadratów dopasowania równania y = a*x**0 + b*x**1 + c*x**2 że znamy odpowiedź powinna być a=0, b=0, c=1:

np.linalg.lstsq([[1, 1 ,1], [1, 2, 4], [1, 3, 9]], [1, 4, 9]) 
#(array([ -3.43396424e-15, 3.88578059e-15, 1.00000000e+00]), 
# array([], dtype=float64), 
# 3, 
# array([ 10.64956309, 1.2507034 , 0.15015641])) 

gdzie widzimy, że drugie wyjście jest pusta tablica. I this is intended to work like this.