numpy lstsq用法

numpy的lstsq函数用于求解最小二乘问题，即求解Ax=b的最小二乘解。

函数原型：numpy.linalg.lstsq(a, b, rcond=None)

参数说明：

a：输入矩阵，形状为(m,n)，其中m>=n。

b：输入向量，形状为(m,)或(m,k)，其中k为输出向量的维数。

rcond：奇异值的相对阈值，用于判断矩阵的秩。默认值为None，表示使用numpy的默认值。

返回值说明：

返回值为一个元组(x, residuals, rank, s)，其中：

x是最小二乘解。

residuals是残差平方和。

rank是矩阵的秩。

s是奇异值。

实例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([3, 7, 11])

x, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(a, b)

print(x)
# 输出结果为 [-1. 2.]

print(residuals)
# 输出结果为 0.0

print(rank)
# 输出结果为 2

print(s)
# 输出结果为 [9.52551809 0.51430058]