我试图将最佳拟合线应用于显示 NDVI 随时间变化的时间序列，但我不断遇到错误。在本例中，我的 x 是不同的日期，作为间隔不均匀的字符串，y 是每个日期使用的 NDVI 值。
当我在 numpy 中使用 poly1d 函数时，出现以下错误：
TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types
dtype('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32')
我附上了我正在使用的数据集的示例
# plot Data and and models
plt.subplots(figsize=(20, 10))
plt.xticks(rotation=90)
plt.plot(x,y,'-', color= 'blue')
plt.title('WSC-10-50')
plt.ylabel('NDVI')
plt.xlabel('Date')
plt.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y, 1))(np.unique(y)))
plt.legend(loc='upper right')
有什么帮助修复我的代码或有更好的方法可以为我的数据获得最佳拟合线吗？
当我将最佳拟合线应用于时间序列数据时，我创建了一条均匀间隔的线来表示日期以简化回归。所以我用np.linspace()创建一组等于日期数的间隔。
Code:
from io import StringIO
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = StringIO("""
date value
24-Jan-16 0.786
25-Feb-16 0.781
29-Apr-16 0.786
15-May-16 0.761
16-Jun-16 0.762
04-Sep-16 0.783
22-Oct-16 0.797
""")
df = pd.read_table(data, delim_whitespace=True)
# To read from csv use:
# df = pd.read_csv("/path/to/file.csv")
df.loc[:, "date"] = pd.to_datetime(df.loc[:, "date"], format="%d-%b-%y")
y_values = df.loc[:, "value"]
x_values = np.linspace(0,1,len(df.loc[:, "value"]))
poly_degree = 3
coeffs = np.polyfit(x_values, y_values, poly_degree)
poly_eqn = np.poly1d(coeffs)
y_hat = poly_eqn(x_values)
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(df.loc[:, "date"], df.loc[:,"value"], "ro")
plt.plot(df.loc[:, "date"],y_hat)
plt.title('WSC-10-50')
plt.ylabel('NDVI')
plt.xlabel('Date')
plt.savefig("NDVI_plot.png")
Output:
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