numpy lstsq用法
时间: 2023-10-09 09:13:58 浏览: 35
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]
相关问题
python lstsq
在Python中,使用`numpy.linalg.lstsq()`函数进行最小二乘法计算,该函数的使用方法如下所示:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B = np.array([[2,4,5,6],[1,2,3,4]])
X = np.linalg.lstsq(A, B, rcond=None)[0]
print('X value:', X)
```
运行以上代码,将得到最小二乘解X的值。需要注意的是,Python和Matlab在处理最小二乘问题时的默认行为可能不同,因此得到的解也可能不相同。如果想要使Python返回和Matlab一样的结果,可以尝试设置`rcond=None`参数,这将使用默认阈值进行求解。这样做可以尽可能接近Matlab返回的解(尽可能多的0值解)。
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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