令array “y”中小于0的值等于0

你可以使用以下代码将 array “y” 中小于 0 的值变为 0：

import numpy as np

y[y < 0] = 0

其中，`y` 是你要处理的 numpy 数组。此代码使用了 numpy 的布尔索引功能。`y < 0` 返回一个布尔数组，其中元素为 True 表示对应的 y 元素小于 0。`y[y < 0]` 选择所有小于 0 的元素。最后，这些元素被赋值为 0。

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线性回归方程求解 参数不小于0

线性回归是一种最小二乘法问题，可以使用优化算法来求解。如果要限制参数不小于0，可以使用非负最小二乘法（Non-negative least squares，NNLS）来求解。NNLS 在最小化残差的同时，还会强制要求参数为非负。在 Python 中，可以使用 SciPy 中的 optimize.nnls 函数来实现非负最小二乘法。具体的实现方式如下：

import numpy as np
from scipy import optimize

# 构造样本数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([5, 10, 15])

# 定义线性回归模型
def linear_regression(X, w):
    return np.dot(X, w)

# 定义损失函数（均方误差）
def loss_function(w, X, y):
    y_pred = linear_regression(X, w)
    return np.sum((y_pred - y) ** 2)

# 使用非负最小二乘法求解线性回归参数
res = optimize.nnls(X, y)
w = res[0]

# 输出结果
print(w)

在上述代码中，我们首先构造了一个样本数据，然后定义了线性回归模型和损失函数。接下来，我们使用 optimize.nnls 函数求解线性回归参数，并输出结果。注意，res[0] 表示 NNLS 求解得到的参数向量，由于 NNLS 算法保证参数为非负，因此可以直接使用。

用numpy写一个把数组中小于1的数字置为0，同时返回一个新array

可以使用numpy的比较运算和逻辑运算来实现将小于1的数字置为0，并返回一个新的数组。以下是一个示例函数：

import numpy as np

def set_zero(arr):
    new_arr = np.where(arr < 1, 0, arr)
    return new_arr

这个函数接受一个numpy数组作为输入，使用np.where()函数检查数组中哪些元素小于1，然后将这些元素设置为0，并将修改后的数组返回。这里使用了np.where()函数的语法：`np.where(condition, x, y)`，它的含义是：对于数组中的每个元素，如果满足条件`condition`，则将其替换为`x`，否则将其替换为`y`。因此，上面的代码中，如果数组中的元素小于1，则将其替换为0，否则保留原来的值并返回一个新的数组。