ValueError：运行 sklearn LinearRegression().fit() 时，内部 None 的第四个参数中的值非法

由于某种原因，我无法再让这段代码正常运行：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Create linear data with some noise
x = np.random.uniform(0, 100, 1000)
y = 2. * x + 3. + np.random.normal(0, 10, len(x))

# Fit linear data with sklearn LinearRegression
lm = LinearRegression()
lm.fit(x.reshape(-1, 1), y)

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 2, in <module>
  File "C:\Python37\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py", line 547, in fit
    linalg.lstsq(X, y)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\scipy\linalg\basic.py", line 1224, in lstsq
    % (-info, lapack_driver))
ValueError: illegal value in 4-th argument of internal None

我不确定为什么在如此简单的示例中会出现此错误。这是我当前的版本：

scipy.__version__
'1.5.0'
sklearn.__version__
'0.23.1'

我在 64 位 Windows 10 Enterprise 和 Python 3.7.3 上运行它。我尝试卸载并重新安装 scipy 和 scikit-learn。我尝试过早期版本的 scipy.我尝试卸载并重新安装 Python，但都没有解决问题。

Update: 所以它似乎也与 matplotlib 相关。我之前在 Pycharm 中运行此示例，但现在我已改为直接从 PowerShell 运行它。因此，如果我在 Pycharm 之外运行此代码，我不会收到错误

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Create linear data with some noise
x = np.random.uniform(0, 100, 1000)
y = 2. * x + 3. + np.random.normal(0, 10, len(x))

# Fit linear data with sklearn LinearRegression
lm = LinearRegression()
lm.fit(x.reshape(-1, 1), y)

但是，如果我在此期间绘制数据，则会收到错误：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Create linear data with some noise
x = np.random.uniform(0, 100, 1000)
y = 2. * x + 3. + np.random.normal(0, 10, len(x))

# Plot data
plt.scatter(x, y)
plt.plot(np.linspace(0, 100, 10), 2. * np.linspace(0, 100, 10) + 3., ls='--', c='red')

# Fit linear data with sklearn LinearRegression
lm = LinearRegression()
lm.fit(x.reshape(-1, 1), y)

 ** On entry to DLASCLS parameter number  4 had an illegal value
Traceback (most recent call last):
  File ".\run.py", line 18, in <module>
    lm.fit(x.reshape(-1, 1), y)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py", line 547, in fit
    linalg.lstsq(X, y)
  File "C:\Python37\lib\site-packages\scipy\linalg\basic.py", line 1224, in lstsq
    % (-info, lapack_driver))
ValueError: illegal value in 4-th argument of internal None

但如果我注释掉该行plt.plot(np.linspace(0, 100, 10), 2. * np.linspace(0, 100, 10) + 3., ls='--', c='red')效果很好。

从 numpy 1.19.1 和 sklearn v0.23.2 开始，我发现 polyfit(deg=1) 和 LinearRegression().fit() 在没有任何充分理由的情况下给出了意外错误。不，数据没有任何 NaN 或 Inf 值。我最终使用了 scipy.stats.linregress()。

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x.astype(np.float32), y.astype(np.float32))