linalg.lstsq

np.linalg.lstsq是NumPy库中的一个函数，用于求解线性方程组的最小二乘解。它以矩阵形式的系数矩阵A和向量形式的目标值b作为输入，并返回最小二乘解。

例如，我们可以使用np.vstack()函数将两个数组垂直堆叠在一起形成系数矩阵A，然后将A和目标值向量y传入np.linalg.lstsq()函数来求解最小二乘解。

引用中的示例代码展示了如何使用np.vstack()来创建系数矩阵A，并将A和目标值向量y传入np.linalg.lstsq()函数来求解最小二乘解s。通过打印s，我们可以得到最小二乘解的结果。请注意，rcond参数被设置为None，表示使用默认的容差值。

总结来说，linalg.lstsq函数是NumPy库中用于求解线性方程组最小二乘解的函数，它接受矩阵形式的系数矩阵A和向量形式的目标值b，返回最小二乘解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [numpy.linalg.lstsq()详解以及用法示例](https://blog.csdn.net/weixin_43544164/article/details/122350501)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [numo-linalg:RubyNumo的线性代数库](https://download.csdn.net/download/weixin_42125192/18982780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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