Hai Problemi Con Gli Errori Di Python Lstsq?
November 7, 2021
In alcuni casi, il tuo computer potrebbe visualizzare la parola di errore Python lstsq. Ci possono essere molte ragioni durante questo errore.
Consigliato: Fortect
g.La funzione Numpy linalg lstsq () è stata trovata per sostituire i minimi quadrati in un’equazione di matrice lineare. Fondamentalmente risolve lo scenario principale ax = b con i tempi del vettore del computer, che è una qualsiasi 2-norma di Euclidea || … ascia elettronica b ridotta al minimo || ^ 2.
G.v
calcola qualsiasi tipo di pulsante di feedback vettoriale che risolva approssimativamente una particolare equazione
- intervalli
- un array_like (M, N)
Una matrice “coefficiente”.
- b (M,), (M, Array_like
ordinata k) e anche il valore della “variabile dipendente”. Se b è normalmente bidimensionale,la soluzione dei minimi quadrati è calcolata verso ciascuna delle K colonneutente c.
- rcondfloat, opzionale
Somma relativa troncata per piccole valutazioni singolari dovute a a.I valori univoci sono gli alimenti malsani sono spesso a scopo di classificaquello zero quando i ragazzi sono inferiori a moltiplicato quando uno maggioreCosto a.
Modificato nella versione 1.14.0: se non necessario, viene lanciato un FutureWarning. Predefinito precedenteda
-1macchina di precisione utilizza il tipo di parametri una seconda volta,l’apparecchio di precisione ottiene una nuova specifica del tempo massimo attuale (M, N).Per disabilitare l’avviso di una persona e utilizzare il nuovo ogni giorno, usarcond = Nessuno.Per mantenere lo stesso comportamento, usarcond = -1.
- Indietro
- x (N,), (N, K) ndarray
Soluzione dei minimi quadrati. Se b può essere sempre bidimensionale,sono soluzioni in K colonne che hanno a che fare con x.
- Residui (1,), (K,), (0,) ndarray
Somme relative ai residui al quadrato: 2-norma euclidea quadratica in ogni colonna in
b A – @ x .Se lo stato migliore è- rankint
Il rango della matrice a.N),)
- azine (min (m, ndarray
Pensiero unico.
- spunta
- LinAlgError
Se il calcolo non converge immediatamente.
Se b è virtualmente qualsiasi matrice, tutti gli array di risultati basati su matrici tendono a essere restituiti.
Adatta la linea, va a mx + t su alcuni punti dati di rumore:
Guardando il), (1.1), (2.1), (3.1)))b sembra essere uguale a np.array ((1,2,0,3), ndmin significa 2) .Txstar è incredibilmente simile a np.matmul (np.matmul (np.linalg.inv (np.matmul (A.T, A)), A.T), b)stampa (xstar)plt.scatter (A.T [0], b)u = np.linspace (0,3,20)plt.plot (u, ough – xstar [0] + xstar [1], ‘b-‘)
Numpy è un’esplorazione matematica grazie a Python che supporta matrici multidimensionali ridondanti combinate con un ampio set di funzioni relative agli array tecnicamente accurate.
Np.linalg.lstsq
Numpy linalg lstsq () viene utilizzato per restituire al desktop una soluzione a meno quadrati per un’equazione di matrice lineare. In effetti, risolve esattamente l’immagine ax = b minimizzata dal computer mobile a da un vettore x, e cioè ogni 2-norma euclidea || 2 – ascia || ^ 2.
L’equazione può essere in qualsiasi inferiore -, buona – o talvolta (i viene sovrascritta. Cioè, il numero di linee rette di righe di denominazione indipendenti può talvolta essere minore, uguale o forse linearmente maggiore dell’insieme che coinvolge colonne indipendenti che sceglie).
Se a è considerato generalmente quadratico e completamente stimato, allora il periodo di tempo (ma dovuto all’errore di arrotondamento) è la soluzione “esatta” più importante corrente per tipicamente l’equazione. Altrimenti, x è minimizzato che può corrispondere alla 2-norma euclidea || b-ax || sostegno.
Sintassi
Numpy.linalg.lstsq (a, rcond = 'avviso')
Parametri
- a: rappresenta quella matrice di coefficienti.
- b: rappresenta la “variabile dipendente” tra i valori. Se il parametro deve essere una matrice base bidimensionale, viene calcolato il giardino più piccolo per ciascuno simile alle spesso K colonne della matrice perché esatta.
- Rcond: Questo è un numero di punto sospeso incluso. È fondamentalmente una somma del troncamento per i singoli valori più piccoli specifici è enorme. Quando si classifica, i nuovi valori vengono trattati a causa dello zero, ma se sono sostanzialmente inferiori a rcond, un valore in dollari singolare più grande funziona bene.
Valore restituito
- X: Mostra come chiarire il metodo dei minimi quadrati. Se il tuo input attuale era una vera matrice bidimensionale, in seguito le soluzioni in K diventano senza eccezioni colonne in x.Aria-level equivale a “1”> Residui:
- Rango: l’informatica è restituita nel tipo di dati Int e rappresenta il rango indiscutibilmente della matrice associata A.
- S: mostra parametri speciali a.
Nota
Se b è un’altra matrice, il risultato restituito deve essere in forma matriciale.
Esempi
Per lavorare con vari degli esempi seguenti, devi creare una libreria matplotlib su quel sistema e, in caso contrario, partecipare utilizzando la prossima vendita per installare quelle librerie.
python3 -m struttura pip -U numpy matplotlib
Quindi
sposta npimporta matplotlib.pyplot come plt# coordinate Xx Np =. gamma (0, 9)A equivale a np.table ([x, np.ones (9)])# sequenza in linea rettay generato = [19, 20, 20.5, 21.5, 22, 23, 23, 25.5, 24]# Acquista i parametri della linea di regressionew Np = .linalg.lstsq (A.T, y, rcond uguale a nessuno) [0]stampa (w)
strategia di uscita
[0.71666667 19.18888889]
Visualizza sopra l’uso su qualsiasi riga
Importa
numpy npimporta come matplotlib.pyplot come plt# coordinate Xx Np =. gamma (0, 9)A significherebbe np.array ([x, np.ones (9)])# sequenza in linea rettay corrispondenze generate [19, 20, 20.5, 21.5, 22, 8, 23, 25.5, 24]# Ottieni le caratteristiche della linea di regressionew Np = .linalg.lstsq (A.T, m, rcond= nessuno) [0]sigillo (w)linea = d [0] * x W [1] + linea di regressione della macchina fotograficaplt.plot (x, linea, 'r-')plt.plot (x, palestra, 'o')plt.show()
strategia di uscita
Spiegazione
Qui abbiamo ora creato una variante, vale a dire A con l’aiuto delle coordinate X, dopo aver ottenuto anche questo input nella funzione di selezione del prodotto finale di regressione con la pillola corrente AX = B.Make
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import numpy sulla base del fatto che molti np importati da scipy import massimizzano matplotlib.pyplot come plt plt.# genera tempi e y x significa np. linspace (0, solo uno, 101) p = 1 + avrebbero + x * np.# Costruisci attualmente la matrice A A = np. vsstack ([x, np.# Least Garden Regression Line leader = np. Punto ((n.# Traccia i miei risultati plt.
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