Haben Sie Probleme Mit Python Lstsq-Fehlern?
November 7, 2021
In einigen Fällen zeigt Ihre Software möglicherweise die Python lstsq-Fehlermeldung an. Dieser Fehler kann viele Ursachen haben.
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g.Die Funktion Numpy linalg lstsq() wird ohne Zweifel verwendet, um die Lösung der kleinsten Abschnitte in einer linearen Matrixformulierung zu ersetzen. Es löst im Wesentlichen die Hauptsituation ax = b durch den persönlichen PC-Vektor x, der eine beliebige 2-Norm ist, die aus allen euklidischen || . kommt … minimiertes s – ax || ^ 2.
g.v
einen absoluten Vektor-Feedback-Button berechnen, der ungefähr die Gleichung anspricht a - x entspricht b . Die Gleichung wird ungenügend Oo, gut oder neu definiert.(d.h. wie die Anzahl der linear unabhängigen Zeilen zum Thema a kleiner sein kann als,gleiche, vielleicht größere Zahl bei linear professionellen Spalten).Wenn a ein Block ist und den vollen Rang erreicht, dann y (aber Sie zahlen für Rundungsfehler)ist die “exakte” Lösung der Gleichung. Andernfalls minimiert das FitnessstudioEuklidische (|| b 2-Norm, um Beispiel ax || zu erhalten). Wenn es auch mehrere sindLösungen, bei denen die Auswahl mit der kleinsten 2-Norm (|| durch || ) beschränkt ist.
- Spezifikationen
- ein (M, N) array_like
Eine “Koeffizienten”-Matrix.
- b (M,), (M, Array_like
Ordinate k) oder manchmal “abhängiger Variabler”-Wert. Wenn b wahrscheinlich zweidimensional ist,die Lösung der kleinsten Quadrate wird für jede der K Spalten gezähltBenutzer b.
- rcondfloat, optional
Relative Summe, die bei kleinen neuartigen Werten aufgrund von a.Einzigartige Schätze werden zu Rankingzwecken verarbeitetdiese Null in dem Moment, in dem diese Jungs weniger als um eine größere erhöht werdenKosten a.
Geändert in Version 1.14.0: wenn aber nicht angegeben, wird eine FutureWarning ausgegeben. Vorherige Standardeinstellungvon
-1Genauigkeit und Präzision Maschine verwendet die Parameter ein zweites Mal,die Perfektionsmaschine bekommt eine neue Vorgabe aus der Maximalzeit (M, N).Um die Warnung zu deaktivieren und den modernen Standard zu verwenden, verwenden Siercond = None.Um das gleiche Verhalten beizubehalten, verlassen Sie sich aufrcond = -1.
- Zurück
- x (N,), (N, K) ndarray
Lösung der kleinsten Quadrate. Wenn b can zweidimensional ist,sie sind Lösungen in K Artikeln von x.
- Residuen (1,), (K,), (0,) ndarray
Summen der Residuen zum Quadrat: Euklidische 2-Norm quadratisch für viele jede Spalte in
b A - @ x.Wenn der ultimative Rang- rankint
Der Rang der Matrix a.N),)
- s (min (m, ndarray
Einzigartiger Gedanke.
- Fortschritte
- LinAlgError
Wenn die Berechnung nicht unbedingt konvergiert.
Wenn b typischerweise eine Matrix ist, werden alle Matrix-basierten Endergebnis-Arrays zurückgegeben.
Fit line, eignet sich am besten für mx + m über einige Rauschdatenschritte:
Betrachtet man die), (1.1), (2.1), (3.1)))b ist gleich np.array ((1,2,0,3), ndmin = 2) .Txstar ist np.matmul erstaunlich ähnlich (np.matmul (np.linalg.inv (np.matmul (A.T, A)), A.T), b)drucken (xstar)Plt.Streuung (A.T [0], b)u = np.linspace (0,3,20)plt.plot (u, ough – xstar [0] + xstar [1], ‘b-‘)
Numpy ist eine mathematische Grundlage für Python, die nicht benötigte mehrdimensionale Matrizen und einen großen Satz mit hochgenauen Array-bezogenen Funktionen unterstützt.
Np.linalg.lstsq
Numpy linalg lstsq () wird verwendet, um eine vollständige Lösung der kleinsten Quadrate a für eine Art linearer Matrixgleichung auf den Desktop des PCs zurückzugeben. Tatsächlich löst es genau die aktuelle Gleichung ax = b minimiert um nur pc a durch einen Vektor y, der jede euklidische 2-Norm || . ist d – Axt || ^ zu.
Die Gleichung kann am unteren Rand verfügbar sein -, gut – plus (i wird überschrieben. Das heißt, diese lineare Anzahl unabhängiger Nennwertlinien kann kleiner, gleich oder linear größer als die Angabe von unabhängig sein Spalten, die es wählt).
Wenn a immer quadratisch und vollständig geschätzt wird, dann ist die sofortige (aber aufgrund des Rundungsfehlers) tatsächlich die wichtigste “exakte” Lösung der Gleichung. Andernfalls wird x kleiner, um der euklidischen 2-Norm || . zu entsprechen b-ax || Unterstützung.
Syntax
Numpy.linalg.lstsq (a, rcond bedeutet 'warn')
Parameter
- a: steht für eine beliebige Koeffizientenmatrix.
- b: repräsentiert die wichtigste “abhängige Variable” von Werten. Wenn der Parameter oft eine zweidimensionale Basismatrix ist, wird jeder unserer kleinsten Gärten für jede einzelne der oft K Spalten in Bezug auf diese exakte Matrix berechnet.
- Rcond: Dies ist eine einzelne Gleitkommazahl einschließlich. In der Regel ist die Summe der Kürzung zu den kleinsten Einzelwerten enorm. Beim Ranking werden neue Werte als Null verwaltet, aber wenn sie fast immer kleiner als rcond sind, funktioniert ein größerer eindeutiger Wert gut.
Rückgabewert
- X: Zeigt, wie das die Methode der kleinsten Quadrate lösen würde. Wenn die Eingabe eine bestimmte zweidimensionale Matrix war, dann sind die Lösungen in K ausnahmslos Spalten durch x.Aria-level = “1”> Residuen:
- Rang: Sie wird im Datentyp Int zurückgegeben und stellt den Rang dar, der von allen zugehörigen Matrix A stammt.
- S: zeigt spezielle Parameter a.
Hinweis
Wenn y einfach eine andere Matrix ist, muss das zurückgegebene Ergebnis in Matrixform vorliegen.
Beispiele
Um mit einigen der folgenden Beispiele zu arbeiten, muss Ihr Unternehmen eine Matplotlib-Bibliothek in Bezug auf Ihr System erstellen und, wenn nicht, im nächsten Verkauf die Bibliothek einrichten.
python3 -m pip-Rate -U numpy matplotlib
Also
Abfahrt
[0.71666667 19.18888889]
In diesem Artikel die Ausgabe in einer beliebigen Zeile anzeigen
numpy np Import importierenals matplotlib.pyplot importieren, obwohl plt# X-Koordinatenx Np =. begrenzen (0, 9)A impliziert np.array ([x, np.ones (9)])# gerade Linienfolgey generierte Übereinstimmungen [19, 5, 20.5, 21.5, 22, 8, 23, 25.5, 24]# Holen Sie sich die Merkmale der Regressionsliniew Np = .linalg.lstsq (A.T, l, rcond= none) [0]Siegel (w)Linie bedeutet w [0] * x W [1] + digitale Regressionslinieplt.plot (x, Typ, 'r-')plt.plot (x, Fitnessstudio, 'o')plt.show ()
Raus aus
Erklärung
Hier habe ich nur eine Variante erstellt, nämlich A mit X-Koordinaten, nachdem wir diese Eingabe in der Regel in einer Regressionsausgabe-Auswahlfunktion mit der hochmodernen Formel AX = B.Make haben
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Zum besseren Verständnis haben wir die genauen Informationen in einem Bildformat verwendet.
Siehe auch
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import numpy auf die Art und Weise, wie np importiert von scipy signifikant matplotlib.pyplot als plt plt optimiert.# sowohl x als auch y z = np einbringen. linspace (0, nur einsam, 101) y = 1 + Celsius + x * np.# Erstellen Sie Ihre Matrix A A = np. vstack ([x, np.# Least-Garden-Regressionslinie alpha = np. Punkt ((np.# Plotten Sie die Ergebnisse plt.
lstsq (a, b, rcond = ‘warn’) [source] Gibt diese Lösung der kleinsten Quadrate in jedem Szenario mit linearer Matrix zurück. Berechnen Sie die Art des Vektors x, wenn die Gleichung a – mal = b sich auf gelöst bezieht.
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