并且需要以正则化或非负最小二乘法为约束，代码怎么做呢。

正则化和非负最小二乘法是两种常用的数学优化方法，它们在机器学习和数据分析中尤其常见，用于控制模型的复杂度和保证非负约束。

1. 正则化（Regularization）：是一种避免过拟合的技术，通过在目标函数中添加额外的约束或惩罚项来实现。常见的正则化方法有L1正则化（Lasso回归）、L2正则化（Ridge回归）和Elastic Net（结合了L1和L2）。在实现时，需要在原有的损失函数中添加正则项，并选择合适的正则化参数。

2. 非负最小二乘法（Non-negative Least Squares）：这是一种特殊的最小二乘问题，其解必须是非负的。在很多应用场合，比如光谱分析、成分分析等，我们期望得到的解是非负的，因为负值没有实际意义。非负最小二乘问题可以通过特定的算法求解，比如使用线性规划、梯度投影方法等。

在Python中，可以使用如NumPy、SciPy、Scikit-learn等库来实现正则化和非负最小二乘法。例如：

使用Scikit-learn库实现L2正则化（Ridge回归）：

from sklearn.linear_model import Ridge

# 假设X_train是特征矩阵，y_train是目标变量
ridge_reg = Ridge(alpha=1.0)  # alpha是正则化强度参数
ridge_reg.fit(X_train, y_train)

使用SciPy库实现非负最小二乘法：

from scipy.optimize import nnls

# 假设A是系数矩阵，b是目标向量
res = nnls(A, b)
x, residuals = res

这里只是简单的示例代码，实际应用中需要根据具体问题调整参数，并进行适当的数据预处理。