np。linalg.lstsq

np.linalg.lstsq是numpy中的一个函数，用于求解线性最小二乘问题，即给定一个线性方程组Ax = b，求解x的值。其中A为m x n的矩阵，b为m维的向量。该函数返回一个元组，包含了以下四个元素：

1. x：求解得到的x值；
2. residuals：残差平方和；
3. rank：矩阵A的秩；
4. s：矩阵A的奇异值。

可以使用以下代码调用该函数：

import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([1, 2, 3])
x, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)

其中rcond参数用于设置奇异值的阈值，通常使用默认值即可。如果A矩阵不是满秩的，则无法求解出唯一的x值，此时可以使用numpy中的伪逆函数np.linalg.pinv来进行求解。