ChiSquare计算返回全零

Question

编辑：经过更多的试验和错误，我发现由于某种原因，python说1/52是0，任何人都可以解释我为什么，所以我可以在将来避免这个问题？

我一直在努力学习剧本一段时间，主要是因为我或我的同学根本无法找出它的错误。

为了简单起见，我们有数据和模型，我们必须将一些数据点重新缩放到模型中，然后进行chi2square最小化以找到最佳的重新缩放因子。

我已经尝试了很多东西。 尝试将所有内容放在一个循环中，当这不起作用时，我尝试将循环分开等。

我的代码的相关部分如下所示：

#Here I pick the values of the model that correspond to the data
y4 = np.zeros((len(l),1))
for x in range(0,len(l)):
  if l[x] < 2.16:
    for y in range(0,len(lmodel)):
      if lmodel[y] == l[x]:
    y4[x] = y2[y]
      elif lmodel[y] < l[x] < lmodel[y+1]:
    y4[x] = (y2[y] + y2[y+1])/2
  else:
    y4[x] = y1[x]


#Do Chi2 calculation
#First, I make a matrix with all the possible rescaled values
chi2 = np.zeros((200,1))
y3 = np.zeros((len(l),len(chi2)))
for z in range(0,len(chi2)):
  for x in range(0,len(l)):
    if l[x] < 2.16:
      y3[x,z] = y1[x]*10**(0.4*Al[x]*z/100)
    else:
      y3[x,z] = y1[x]

#Here I calculate the chisquare for each individual column and put it in the chi2 array
dummy = np.zeros((len(l),1))
for x in range(0,len(chi2)):
  for t in range(0, len(l)):
    dummy[t] = (1/52)*((y3[t,x] - y4[t])/fle[t])**2
  chi2[x] = np.sum(dummy)

问题在于，无论我尝试什么，由于某种原因，我的虚拟数组总是全为零，使每个卡方值为0。

我已经尝试将'虚拟'作为一个矩阵并在之后求和，我已经尝试打印单个值来计算虚拟[t]，其中一些是0（如预期的那样），有些则不是，所以从逻辑上讲，如果各个值都不是0，那么虚拟中的每个值都不应该是。

我只是找不到我出错的地方，以及为什么我不断得到零数组。

Answer 1

在Python 2中（大多数人仍在使用）， 1 / 52是整数除法，因此返回0.您可以通过显式使用浮点数来修复它，例如1.0 / 52 。

在Python 3中，这不再是真的 - 划分两个整数可以返回一个浮点数。