2021-01-05

最新推荐文章于 2024-03-11 14:15:17 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-11 14:15:17 发布 · 710 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#matplotlib #python

本文探讨了使用peakutils.baseline时遇到的numpy.linalg.LinAlgError错误，并指出该问题可能与Python版本有关，在Python 3.9中出现而Python 3.7则能正常运行。 
numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge

在使用peakutils.baseline时，有时候会遇到报错 ，如上 numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge，经过排查后必须导入的y 的类型为 list

 

工作的地方有台电脑，装的是3.9python，家里电脑装的3.7python，直接可以肯定是python版本带来的问题，可能是个issue，因为家里3.7就能正常拟合出峰，3.9就不行。

 
成功解决numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-14 5088
成功解决numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge。
成功解决numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-01 5075
​ 成功解决numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares 目录 解决问题 解决思路 解决方法—四大原因分析 解决问题 numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares 解决思路 numpy.linalg.LinAlg错误:SVD不收敛于线性最小二乘 解决方法—四大原因分析 T1、数据本身问题的解决方法
解决在使用numpy.polyfit 时出现的 raise LinAlgError(“SVD did not converge in Linear Least Squares“)错误
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
04-13 3206
numpy.linalg.svd converge #测试talib模块 import talib import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = [] close_list = [] f = open("trade_records/contract_data_HOUR.txt",'r') data = f.readlines() for item in data: df.append(eva
Python报错：numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares
weixin_46080995的博客
03-11 1992
Python报错：numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares
Python3 LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares
Never Settle
04-28 1万+
有用的话记得回过头请给本文点个赞，感谢您的支持！ LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares 说明在拟合时，y值里存在nan值，ps：虽然你的原始文件中可能没有nan值，但是可能存在数值类型不是float型或完全的整型的数据，导致读出来的数据中有nan值，我就遇到一个，如图，读出来有一个是nan值，原始文件中是一个float型数字。 解决方法，去掉该数据。 y = lsit(y) nan_index = [] for i in r
APToolV7200(2021-02-01)
12-13
APTool-UMPTooV7200 是一款专门用于量产chipsbank主控U盘的工具。这款工具的主要功能是对U盘进行量产操作，也就是通过制作U盘固件，将U盘的物理存储芯片的空间划分为分区，赋予U盘可读写和存储的功能。...
精选资源
2021-01-05-愤怒的小鸟.rar
08-25
这个"2021-01-05-愤怒的小鸟.rar"压缩包文件提供了使用Scratch制作的"愤怒的小鸟"游戏的完整素材和代码，旨在帮助少儿编程学习者理解游戏开发的基本原理，并通过实践提升编程技能。 在Scratch中创建"愤怒的小鸟...
精选资源
OpenCore-0.6.5-01-05-2021-正式版.zip
01-17
OpenCore-0.6.5-01-05-2021正式版，可以引导macOS Big Sur 11.0启动，全新/升级安装。一种新的引导方式！具有高效，简洁，易于维护等优势。OpenCore以更先进的方法注入第三方Kext，不破坏系统的SIP。OpenCore支持...
精选资源
小学生C++学习路线图-2021-01-05(B).pdf
01-06
小学生C++学习路线图-2021-01-05(B).pdf
扮演个python2021-01-01 周五 7° -6° 多云~晴 西南风2级 2021-01-02 周六 8° -2° 多云 东风2级 2021-01-03 周日 8° -1° 多云 东北风3级 2021-01-04 周一 9° 1° 多云~阴 东北风2级 2021-01-05 周二 4° 0° 阴 东北风3级 2021-01-06 周三 2° -7° 阴 北风3级 2021-01-07 周四 -4° -7° 多云 北风4级 2021-01-08 周五 1° -9° 晴~多云 西北风3级 2021-0
05-17
2021-01-05 周二 4° 0° 阴 东北风3级 2021-01-06 周三 2° -7° 阴 北风3级 2021-01-07 周四 -4° -7° 多云 北风4级 2021-01-08 周五 1° -9° 晴~多云 西北风3级 以上是2021年1月1日到1月8日的天气情况，你需要...
Python库 | PeakUtils-1.0.3.tar.gz
03-09
python库。 资源全名：PeakUtils-1.0.3.tar.gz
Python库 | ddddocr-1.0.3.tar.gz
04-07
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：ddddocr-1.0.3.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059
数值实验代码matlab代码-UnsupGenModbyMPS:矩阵乘积状态的无监督生成建模的代码
05-21
数值实验代码matlab代码使用矩阵乘积状态的无监督生成建模 有两种版本的代码：Python版本（MPScumulant.py）和Matlab版本（在matlab_code目录中）。 Python版本： 类文件 MPS_c中定义了MPScumulant.py 。 借助用于左侧环境和右侧环境的缓存，它在DMRG-2中非常有效。 numpy.linalg.svd存在问题。 在Linux和OS X环境中，有时会出现numpy.linalg.linalg.LinAlgError: SVD did not converge ，但请不要担心，这仅在特定情况下才很少见。 另一方面，如果我们将有问题的矩阵转移到Windows环境（使用Intel MKL），则可以执行SVD。 我们将此问题归因于诸如OpenBLAS和LAPACK之类的库中SVD的数值实现，因为在数学上SVD总是可以完成的。 如果您对此问题有任何想法，任何建议将不胜感激！ 测试文件 在./BStest有一个容易重复的实验，对大多数超参数不敏感。 ./MNIST包含用于1000个图像实验的数据和代码，包括训练和重建。 Matlab版本： 类
LinAlgError: SVD did not converge遇到的解决办法
热门推荐
lijieling123的博客
01-20 1万+
求伪逆矩阵出现的问题 网上都是对NAN空值的处理，还有的是少什么缩进符，或者换scipy.linalg.pinv 试了很多办法都是不行 后面发现试无穷大数据的问题 解决办法如下,对pandas数据中的无穷大数值进行替换，替换位0 datd.replace([np.inf,-np.inf],0) ...
raise LinAlgError("SVD did not converge")
qq_40595812的博客
05-17 1万+
SVD did not converge 在一次课程作业中，使用python进行奇异值分解(import numpy as np;np.linalg.svd(image))。但是莫名其妙的遇到一个bug： 解决这个bug很简单，只需要from scipy import linalg;linalg.svd(image)即可。 ...
LinearAlgebraError: SVD did not converge (PYTHON)
binqiang2wang
08-12 1万+
首先，出现在求逆矩阵的函数，注意还是伪逆矩阵。 下面是这个函数的解释： numpy.linalg.pinv¶ numpy.linalg.pinv(a, rcond=1e-15)[source] Compute the (Moore-Penrose) pseudo-inverse of a matrix. Calculate the generalized inverse of a matr...
pythonsvd内存不足_python - 使用stastmodels的WLS时出错：SVD未收敛 - 堆栈内存溢出
weixin_39805195的博客
12-21 1254
我已经在statsmodels中使用WLS(加权最小二乘回归)编写了用于级联提升分类器的算法，并且能够成功运行几次。 我用了几百张图片，一切都很好。但是，我现在使用它来训练大约4000张图像中的模型。 现在出现以下错误：MKL ERROR: Parameter 4 was incorrect on entry to DLASCL.Traceback (most recent call last...
LinAlgError: SVD did not converge
爱问西瓜爱大树的博客
09-14 7208
问题描述： 预测最小值时： pmax: 8 qmax: 8 求出来的BIC 最小的p值 和 q 值居然为： 27和0，比最大pmax还大！而且报“LinAlgError: SVD did not converge”的错误。 解决方法： 1、网上查找相关资料，说可能是空值问题，排除通用性的问题。于是尝试从自己代码中的问题着手解决问题。 2、逐步调试，打印出bic_matrix的值，发现居然不是88的...
输出结果datetime64[ns] 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns]
最新发布
11-05
你已经成功将 `Date` 列转换为 `datetime64[ns]` 类型，并且输出如下： ``` 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns] ``` ✅ **这说明日期解析完全正确！** 接下来你应该执行： ```python df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 确保时间顺序正确 ``` 然后进入主逻辑，使用我们之前修复过的区间筛选函数（作用于索引）即可正常运行。 --- ### ✅ 当前状态确认清单 | 检查项 | 是否完成 | 说明 | |--------|----------|------| | ✔️ `Date` 列是否为 `datetime64[ns]`？ | ✅ 是 | 输出已验证 | | ✔️ 是否设置为索引？ | ⚠️ 需手动执行 | 必须调用 `set_index` | | ✔️ 时间是否升序排列？ | ⚠️ 建议排序 | 使用 `sort_index()` 更安全 | | ✔️ 区间过滤函数是否作用于 `index`？ | ✅ 是 | 否则会出错 | --- ### ✅ 推荐后续代码（确保流程完整） ```python # 设置索引并排序 df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 查看数据类型和前几行 print("Index dtype:", df.index.dtype) print("Data head:") print(df.head()) ``` 此时你的 `df.index` 是一个有序的 `DatetimeIndex`，可以安全用于以下操作： ```python intervals = { 'YTD': lambda idx: idx >= pd.Timestamp(year=idx[-1].year, month=1, day=1), '1Y': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(years=1), '6M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=6), '3M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=3), '1M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=1), } ``` 因为 `idx[-1]` 就是最后一个交易日，比如 `2024-03-28`，它是一个 `pd.Timestamp`，支持 `.year`、`.month` 等属性，不会再报错！ --- ### ✅ 示例：查看当前 YTD 起始日 你可以加一段调试代码来验证逻辑是否正确： ```python # 调试：打印各个区间的起始时间（以最后一个日期为基准） last_date = df.index[-1] print(f"最新交易日: {last_date}") print("各区间起始日:") print("YTD:", pd.Timestamp(year=last_date.year, month=1, day=1)) print("1Y: ", last_date - pd.DateOffset(years=1)) print("6M: ", last_date - pd.DateOffset(months=6)) print("3M: ", last_date - pd.DateOffset(months=3)) print("1M: ", last_date - pd.DateOffset(months=1)) ``` 输出示例： ``` 最新交易日: 2024-03-28 各区间起始日: YTD: 2024-01-01 1Y: 2023-03-28 6M: 2023-09-28 3M: 2024-01-28 1M: 2024-02-28 ``` 这些日期就是每个区间的“开始日”，之后用它们做布尔索引就能提取对应时间段的数据。 --- ### ✅ 总结：你现在可以继续了！ 只要你完成了以下几步： 1. ✅ 成功将 `Date` 转为 `datetime64[ns]` 2. ✅ 执行了 `df.set_index('Date')` 和 `sort_index()` 3. ✅ 使用基于 `idx`（即 DatetimeIndex）的过滤函数 那么之前的两个错误（`float64 has no attribute year` 和 `>= not supported`）都已彻底解决，现在可以放心运行完整的绩效分析代码。 --- ###
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值