关于三次样条计算溢出问题，球球各位老哥们帮帮忙啦，万分感谢！！！

DoubleS、Zhao

C:/Users/dell/PycharmProjects/pythonProject1/main.py:38: RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars
  data[(i - 1) * 4] = x[i] * x[i] * x[i]
C:/Users/dell/PycharmProjects/pythonProject1/main.py:44: RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars
  data1[i * 4] = x[i] * x[i] * x[i]
C:/Users/dell/PycharmProjects/pythonProject1/main.py:61: RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars
  data[(sizeOfInterval - 1) * 4 + 0] = x[-1] * x[-1] * x[-1]

Process finished with exit code 0

各位大哥，上面这个错误该怎么改啊，救救孩子吧，不知道怎么增加整数个数。

下面是代码

1. import numpy as np
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. from pylab import mpl
   
4. from openpyxl import load_workbook
   
5. # 导入 excel 表格中的数据
   
6. wb = load_workbook(filename='sea2020.xlsx')
   
7. sheet_ranges = wb['sea2020']
   
8. 
   
9. def find():
   
10.     for i in range(2, 53):
    
11.         x.append(sheet_ranges['A%s' % i].value)
    
12.         y.append(sheet_ranges['B%s' % i].value)
    
13. x = []
    
14. y = []
    
15. find()
    
16. x = np.array(x)
    
17. y = np.array(y)
    
18. # print(x)
    
19. 
    
20. def init(size):
    
21.     j = 0
    
22.     data = []
    
23.     while j < size:
    
24.         data.append(0)
    
25.         j += 1
    
26.     return data
    
27. 
    
28. def calculateEquationParameters(x):
    
29.     # parameter为二维数组，用来存放参数，sizeOfInterval是用来存放区间的个数
    
30.     parameter = []
    
31.     sizeOfInterval = len(x) - 1
    
32.     # print(sizeOfInterval) = 50  正确
    
33.     i = 1
    
34.     # 首先输入方程两边相邻节点处函数值相等的方程为2n-2个方程
    
35.     while i < len(x)-1:
    
36.         data = init(sizeOfInterval * 4)
    
37.         data[(i - 1) * 4] = x[i] * x[i] * x[i]
    
38.         data[(i - 1) * 4 + 1] = x[i] * x[i]
    
39.         data[(i - 1) * 4 + 2] = x[i]
    
40.         data[(i - 1) * 4 + 3] = 1
    
41.         # print(data)    一共有49行，49个方程
    
42.         data1 = init(sizeOfInterval * 4)
    
43.         data1[i * 4] = x[i] * x[i] * x[i]
    
44.         data1[i * 4 + 1] = x[i] * x[i]
    
45.         data1[i * 4 + 2] = x[i]
    
46.         data1[i * 4 + 3] = 1
    
47.         # print(data1)   一共有49行，49个方程
    
48.         temp = data[2:]
    
49.         # print(len(temp))
    
50.         parameter.append(temp)
    
51.         temp = data1[2:]
    
52.         parameter.append(temp)
    
53.         i += 1
    
54.     # 输入端点处的函数值。为两个方程,加上前面的2n-2个方程，一共2n个方程
    
55.     data = init(sizeOfInterval*4-2)
    
56.     data[0] = x[0]
    
57.     data[1] = 1
    
58.     parameter.append(data)
    
59.     data = init(sizeOfInterval * 4)
    
60.     data[(sizeOfInterval - 1) * 4 + 0] = x[-1] * x[-1] * x[-1]
    
61.     data[(sizeOfInterval - 1) * 4 + 1] = x[-1] * x[-1]
    
62.     data[(sizeOfInterval - 1) * 4 + 2] = x[-1]
    
63.     data[(sizeOfInterval - 1) * 4 + 3] = 1
    
64.     temp = data[2:]
    
65.     parameter.append(temp)
    
66.     # 端点一阶导数值相等为n-1个方程,就是将参数全部移到等式一端，另一端为零。加上前面的方程为3n-1个方程
    
67.     i = 1
    
68.     while i < len(x) - 1:
    
69.         data = init(sizeOfInterval * 4)
    
70.         data[(i - 1) * 4] = 3 * x[i] * x[i]
    
71.         data[(i - 1) * 4 + 1] = 2 * x[i]
    
72.         data[(i - 1) * 4 + 2] = 1
    
73.         data[i * 4] = -3 * x[i] * x[i]
    
74.         data[i * 4 + 1] = -2 * x[i]
    
75.         data[i * 4 + 2] = -1
    
76.         # print(data)    一共49个方程
    
77.         temp = data[2:]
    
78.         parameter.append(temp)
    
79.         i += 1
    
80.     # 端点二阶导数相等为n-1个方程，全部移到等式一端，另一端为0，一共为4n-2个方程。
    
81.     i = 1
    
82.     while i < len(x) - 1:
    
83.         data = init(sizeOfInterval * 4)
    
84.         data[(i - 1) * 4] = 6 * x[i]
    
85.         data[(i - 1) * 4 + 1] = 2
    
86.         data[i * 4] = -6 * x[i]
    
87.         data[i * 4 + 1] = -2
    
88.         # print(data)    一共49个方程
    
89.         temp = data[2:]
    
90.         parameter.append(temp)
    
91.         i += 1
    
92.     # print(parameter)
    
93.     return parameter
    
94. 
    
95. # 计算出各方程参数的值
    
96. def solutionOfEquation(parametes,y):
    
97.     sizeOfInterval = len(x) - 1
    
98.     result = init(sizeOfInterval * 4 - 2)
    
99.     i = 1
    
100.     while i < sizeOfInterval:
     
101.         result[(i - 1) * 2] = y[i]
     
102.         result[(i - 1) * 2 + 1] = y[i]
     
103.         i += 1
     
104.     result[(sizeOfInterval - 1) * 2] = y[0]
     
105.     result[(sizeOfInterval - 1) * 2 + 1] = y[-1]
     
106.     # print(len(result))       列向量，198行
     
107.     a = np.array(calculateEquationParameters(x),dtype='int64')
     
108.     # print(len(a))
     
109.     b = np.array(result,dtype='int64')
     
110.     # print(b)
     
111.     return np.linalg.solve(a, b)
     
112. 
     
113. def calculate(paremeters,x):
     
114.     result = []
     
115.     for data_x in x:
     
116.         result.append(paremeters[0] * data_x * data_x * data_x+ paremeters[1] * data_x * data_x + paremeters[2] * data_x + paremeters[3])
     
117.     return result
     
118. 
     
119. def Draw(data_x,data_y,new_data_x,new_data_y):
     
120.     plt.plot(new_data_x, new_data_y, label=u"拟合曲线", color="black")
     
121.     plt.scatter(data_x, data_y, label=u"离散数据", color="red")
     
122.     mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使图形中的中文正常编码显示
     
123.     mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 使坐标轴刻度表签正常显示正负号
     
124.     plt.title(u"三次样条函数")
     
125.     plt.legend(loc="best")
     
126.     plt.show()
     
127. 
     
128. result = solutionOfEquation(calculateEquationParameters(x),y)
     
129. new_data_x = []
     
130. new_data_y = []
     
131. for i in range(0, 50):
     
132.     new_data_x1 = []
     
133.     new_data_x1 = np.arange(i * 100, (i + 1) * 100, 1)
     
134.     if i == 0:
     
135.         new_data_y1 = calculate([0 , 0 , result[0] , result[1]] , new_data_x1)
     
136.     else:
     
137.         new_data_y1 = calculate([result[2 + (i - 1) * 4] , result[3 + (i - 1) * 4] , result[4 + (i - 1) * 4] , result[5 + (i - 1) * 4]] , new_data_x1)
     
138.     new_data_x.extend(new_data_x1)
     
139.     new_data_y.extend(new_data_y1)
     
140. Draw(x, y, new_data_x, new_data_y)

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DoubleS、Zhao

球球各位大哥帮帮忙

DoubleS、Zhao

这是excel数据，