报错了，numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares

这个错误通常发生在numpy的polyfit函数无法收敛时。这可能是由于数据点不适合通过二次多项式来拟合椭圆引起的。

为了解决这个问题，你可以尝试使用其他方法来拟合椭圆，例如最小二乘法或非线性最小化算法。下面是一个使用最小二乘法拟合椭圆的示例代码：

from scipy.optimize import curve_fit

# 定义椭圆函数模型
def ellipse_func(x, a, b, x0, y0):
    return ((x[0]-x0)**2/a**2 + (x[1]-y0)**2/b**2 - 1)

# 数据点
x_data = data.iloc[:, 0].values
y_data = data.iloc[:, 1].values

# 拟合椭圆
p0 = [1, 1, 0, 0]  # 初始参数猜测
params, _ = curve_fit(ellipse_func, (x_data, y_data), np.zeros_like(x_data), p0=p0)

# 提取椭圆参数
a = params[0]
b = params[1]
x0 = params[2]
y0 = params[3]

# 打印结果
print("椭圆参数:")
print("a =", a)
print("b =", b)
print("x0 =", x0)
print("y0 =", y0)

这段代码使用`curve_fit`函数来拟合椭圆，其中`ellipse_func`是椭圆函数模型，参数`(a, b, x0, y0)`分别表示椭圆的半长轴、半短轴和中心点。

请确保你已经安装了scipy库，如果没有安装，可以使用`pip install scipy`命令进行安装。

希望这次可以成功拟合椭圆！如果还有其他问题，请随时提问。