Vous Avez Des Problèmes Avec Les Erreurs Python Lstsq ?
November 7, 2021
Dans certains cas, votre ordinateur peut éventuellement afficher le slogan d’erreur Python lstsq. Il peut y avoir plusieurs raisons pour cette erreur.
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g.La fonction Numpy linalg lstsq () est utilisée pour remplacer l’outil des moindres carrés dans une équation matricielle linéaire. Il résout fondamentalement le scénario principal ax = b par le vecteur informatique c, qui est une 2-norme euclidienne || … minimisé b ~ hache || ^ 2.
g.v
calculer un bon bouton de rétroaction vectorielle qui résout approximativement cette équation a - x = udemrrrket . L’équation sera de ne pas avoir assez de Oo, bon ou redéfini.(c’est-à-dire que le nombre total de lignes linéairement indépendantes sur un ensemble complet peut être inférieur à,nombre égal ou plus grand avec des colonnes linéairement indépendantes).Si per est un bloc et a un rang trop complet, alors y (mais en raison d’erreurs d’arrondi)est la technique exacte “exacte” de l’équation. Sinon, s minimiseEuclidienne (|| b 2-norme, pour un axe de départ || ). Quand il y aura plusieursSolutions dans lesquelles la solution en travaillant avec la moins 2-norme (|| c || ) est bornée.
- contraintes
- un (M, N) array_like
Une matrice “coefficient”.
- b (M,), (M, Array_like
ordonnée k) par valeur de “variable dépendante”. Si b est littéralement à deux dimensions,la solution des moindres carrés est calculée à l’appui de chacune des K colonnesutilisateur m.
- rcondfloat, facultatif
Somme relative tronquée pour une petite valeur singulière due à a.Les valeurs uniques sont abandonnées à des fins de classementce zéro quand beaucoup de ces gars sont moins que multipliés par un plus grandCoût a.
Modifié dans la version 1.14.0 : en cas d’incertitude, un FutureWarning est lancé. Valeur par défaut précédentede
-1la machine de précision utilise chacun de nos paramètres une seconde fois,le fabricant de précision obtient une nouvelle spécification de notre propre temps maximum (M, N).Pour désactiver tout avertissement et utiliser le nouvel ensemble, utilisezrcond = None.Pour conserver le même comportement, utilisezrcond = -1.
- Retour
- x (N,), (N, K) ndarray
Solution des moindres carrés. Si b can est bidimensionnel,ce sont des solutions dans K colonnes des x.
- Résiduels (1,), (K,), (0,) ndarray
Sommes des résidus au carré : Euclidienne 2-norme quadratique en ce qui concerne chaque colonne de
b A - @ x.Si le meilleur classement get est- rankint
Le rang de la matrice a.N),)
- ring (min (m, ndarray
Pensée unique.
- devient
- LinAlgError
Si le calcul ne converge pas en réalité.
Si b est cette matrice, tous les tableaux de résultats basés sur la matrice peuvent être renvoyés.
Ajuster la ligne, la fixe à mx + celsius sur certains points de données de bruit :
En regardant le), (1.1), (2.1), (3.1)))b peut être égal à np.array ((1,2,0,3), ndmin est égal à 2) .Txstar est incroyablement différent de np.matmul (np.matmul (np.linalg.inv (np.matmul (A.T, A)), A.T), b)imprimer (xstar)plt.scatter (A.T [0], b)u = np.linspace (0,3,20)plt.plot (u, personnes – xstar [0] + xstar [1], ‘b-‘)
Numpy est une exploration mathématique sur Python qui prend en charge les matrices multidimensionnelles redondantes et donc un grand ensemble de fonctions liées aux tableaux de façon précise.
Np.linalg.lstsq
Numpy linalg lstsq () est utilisé pour renvoyer une solution sans carré a pour une équation matricielle en ligne droite sur le bureau. En fait, il résout exactement la situation ax = b minimisée par le cahier a par un vecteur x, qui peut être chaque 2-norme euclidienne || l – hache || ^ 2.
L’équation peut être tout à fait inférieure -, bonne – ni (i est remplacé. C’est-à-dire que le nombre de lignes droites de lignes de dénomination indépendantes doit être inférieur, égal et également linéairement supérieur à l’ensemble le plus généralement associé à colonnes indépendantes qu’il choisit).
Si a est considéré comme étant quadratique et entièrement estimé, alors un moment (mais en raison d’une erreur d’arrondi) est notre solution “exacte” la plus importante à toute l’équation. Sinon, x est le temps minimisé pour correspondre à la 2-norme euclidienne || hache b || Support.
Syntaxe
Numpy.linalg.lstsq (a, rcond = 'avertir')
Paramètres
- a : représente une matrice de coefficients.
- b : représente les valeurs associées à la “variable dépendante”. Si le paramètre peut être une matrice de base bidimensionnelle, le jardin le plus bas est calculé pour chacun à partir des colonnes souvent K de la matrice exacte.
- Rcond : Il s’agit d’un nombre de points de vol incluant. Il s’agit généralement de la somme de la troncature indiquant à quel point les plus petites valeurs uniques sont énormes. Lors du classement, les nouvelles valeurs sont traitées principalement à cause de zéro, mais si elles sont inférieures à la seconde, une plus grande valeur singulière fonctionne très bien.
Valeur de retour
- X : Montre comment corriger la méthode des moindres carrés. Si une entrée était une vraie matrice à deux dimensions, ensuite les solutions dans K sont presque toujours sans exception des colonnes dans x. Le niveau Aria équivaut à “1”> Résidus :
- Rank : qui est renvoyé dans le type de données Int et représente le rang d’une matrice A associée particulière.
- S : affiche les paramètres spéciaux a.
Remarque
Si b est normalement une autre matrice, le résultat renvoyé peut être sous forme matricielle.
Exemples
Pour travailler avec un peu des exemples ci-dessous, vous devriez vraiment essayer de créer une bibliothèque matplotlib sur votre système préféré et, sinon, participer lors de la prochaine vente pour installer toute la bibliothèque.
python3 -m pip produit -U numpy matplotlib
Alors
adieu
[0.71666667 19.18888889]
Voir le produit ci-dessus sur n’importe quelle ligne
Importer
numpy npimporter en tant que matplotlib.pyplot en tant que plt# coordonnées Xx Np =. plage (0, 9)A indique np.array ([x, np.ones (9)])# séquence en ligne droitey a généré des correspondances [19, 20, 20,5, 21,5, 22, 8, 23, 25,5, 24]# Obtenir les caractéristiques du type de droite de régressionw Np = .linalg.lstsq (A.T, t, rcond= aucun) [0]sceau (w)ligne = n [0] * x W [1] + ligne de régression de la caméraplt.plot (x, ligne, 'r-')plt.plot (x, gym, 'o')plt.show ()
arrêter
Explication
Ici, nous achetons une variante créée, à savoir A offrant des coordonnées X, après avoir également été béni avec cette entrée dans la fonction de sélection du résultat de la régression avec l’équation actuelle AX = B.Make
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import numpy sur la base de tout np importé de scipy import augmente matplotlib.pyplot en tant que plt plt.# génère y ainsi que y x implique np. linspace (0, juste un, 101) y simplement = 1 + d + x * np.# Construire actuellement la matrice A A = np. vstack ([x, np.# Leader de la ligne de régression du moindre jardin = np. Point ((np.# Tracer un résultat plt.
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