Python:在 UnivariateSpline 中重新定义 maxit

Question

我尝试使用 SciPy 的平滑单变量样条

from scipy.interpolate import UnivariateSpline
spl = UnivariateSpline(x, y)

我收到此错误消息。

/usr/lib/python3.5/site-packages/scipy/interpolate/fitpack2.py:222: UserWarning: The maximal number of iterations maxit (set to 20 by the program) allowed for finding a smoothing spline with fp=s has been reached: s too small. There is an approximation returned but the corresponding weighted sum of squared residuals does not satisfy the condition abs(fp-s)/s < tol. warnings.warn(message)

如何重新定义 maxit 参数？除了它是 scipy.odr.ODR 类中的关键字之外，我在 SciPy 手册中找不到任何内容。不过我运气不太好。

Answer 1

您无法更改此参数，它已在 FITPACK 代码深处修复:

https://github.com/scipy/scipy/blob/master/scipy/interpolate/fitpack/curfit.f#L220

原则上，您可以修改 Fortran 源代码并重新编译 scipy，但这几乎肯定不是您想要做的。相反，您可以使用 UnivariateSpline(或 splrep)的 s 参数来查看在给定数据 x 和 的情况下是否获得有用的信息y.

顺便说一句，ODR 与此无关。