matplotlib多项式回归（polyfit）的值过高

Question

首先，我为我的英语感到抱歉。你知道吗

第二，但是我的文章的目的是我不理解应用于我的数据的polyfit方法的结果。你知道吗

我试图得到一个图表，我的下载速度为一天，所有的值（点）是好的，但当我试图得到一个多项式线，系数是疯狂的。你知道吗

这是我的密码：

import matplotlib.dates as pltDates
import numpy as np
import numpy.polynomial.polynomial as poly

dates = pltDates.date2num(timeValues)
polyLineEq = poly.polyfit(dates, downloadValues, 2)
polyLine = np.poly1d(polyLineEq)
plt.plot(xx, polyLine(xx))

其中timeValues是速度捕获时间的列表，downloadValues是速度捕获时间的列表。你知道吗

以下是条目：

• 下载值：

  [637.7002837917455, 360.3778120551389, 619.5766620821665, 636.9486179554266, 664.3231094306018, 738.2680311720497, 243.8327594142206, 742.9903527743229, 686.7140415927788, 668.3225185514085, 676.523718421761, 649.8826401724951, 672.2717746125593, 538.7263431234095, 753.3713378294058, 741.35418932585, 236.69393515608996, 644.9317040466514]
  

• 日期：

  [737025.89454078 737025.90627192 737025.90696364 737025.9076631 737025.90835721 737025.90905097 737025.90974066 737025.91043157 737025.91113666 737025.91183039 737025.91252393 737025.91321981 737025.91391471 737025.91460573 737025.91529649 737025.91599611 737025.91668863 737025.91738283]
  

度=2的结果：

• 多段线EQ：

  -9.52e+07 x + 0.0002777 x + 0.0001752
  

• 多段线（xx）：

  [-5.17110011e+19 -5.17110013e+19 -5.17110014e+19 -5.17110016e+19 -5.17110018e+19 -5.17110020e+19 -5.17110022e+19 -5.17110024e+19 -5.17110026e+19 -5.17110028e+19 -5.17110030e+19 -5.17110031e+19 -5.17110033e+19 -5.17110035e+19 -5.17110037e+19 -5.17110039e+19 -5.17110041e+19 -5.17110043e+19]
  

对于度=0：

• 多段线EQ：

  606.3
  

• 多段线（xx）：

  [606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286 606.26721286]
  

0度使一条线看起来很好，但它只是一条线性线（0度正常）。你知道吗

为了获取信息，我已经尝试了四舍五入值和除以值来处理较小的值，但结果相同。你知道吗

我误解了什么？你知道吗

有没有可能做到我想要的（一行代表我下载速度的趋势）？你知道吗

非常感谢你的帮助！你知道吗

祝你今天愉快；）

答案：我的数据中有太多的噪音，无法形成一条漂亮的线条。你知道吗