Está Tendo Problemas De Saúde Com Erros Lstsq Do Python?
November 7, 2021
Em vários casos, seu computador pode exibir uma mensagem de erro Python lstsq. Definitivamente, haverá muitos motivos para o seguinte erro.
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g.A função Numpy linalg lstsq () é usada para remover a solução de mínimos quadrados em uma equação de matriz linear significativa. Basicamente, trata da equação principal ax = g pelo vetor de computador x, que tem sido qualquer 2-norma de euclidiana || … diminuiu b – machado || ^ 2.
g.v
computar uma alternativa de feedback vetorial que resolve aproximadamente a equação um enorme - x = b . A equação será insuficiente Oo, saudável ou redefinida.(ou seja, o número sobre as linhas linearmente independentes em um pode ser um pouco mais menor que,número igual ou maior ao lado de colunas linearmente independentes).Se a for um bloco confiável e tiver classificação completa, você deve y (mas devido a erros de arredondamento)é a principal solução exata “exata” para alguma equação. Caso contrário, y minimizaEuclidiano (|| j 2-norma, por exemplo ax || ). Quando há váriosSoluções usando as quais a solução com pelo menos 2 normas (|| x || ) é freqüentemente limitada.
- parâmetros
- outro (M, N) array_like
Uma matriz de “coeficiente”.
- ymca (M,), (M, Array_like
ordenada k) ou vantagem de “variável dependente”. Se b é bidimensional,a solução de menos sqs é calculada para cada coluna K conectadausuário b.
- rcondfloat, sugerido
-
Soma relativa reduzida para pequenos valores singulares devido a a.Valores únicos são processados para fins de serpaquele zero quando esses caras se tornaram menos do que multiplicados por algum mais longoCusto a.
Alterado no produto 1.14.0: se não for especificado, um FutureWarning é lançado. Padrão anteriorda máquina de precisão
-singleusa os parâmetros pela segunda vez,a máquina de precisão obtém alguma nova especificação do máximo de seu tempo (M, N).Para desativar o aviso e, como consequência, usar o novo padrão, auxiliercond = None.Para manter esse mesmo comportamento, usercond igual a -1.
- Voltar
- botão Voltar (N,), (N, K) ndarray
Solução de mínimos quadrados. Se b pode ser bidimensional,eles são programas em K colunas de x.
- Residuais (1,), (K,), (0,) ndarray
Soma de toxinas ao quadrado: quadrático de norma euclidiana 2 para cada brilho em
b A - @ botão voltar.Se a melhor classificação puder ser- rankint
-
A classificação sobre a matriz a.N),)
- h (min (m, ndarray
Pensamento único sobre.
- cresce
- LinAlgError
Se um cálculo específico não convergir necessariamente.
Se b for uma matriz, a maioria dos arrays de resultados baseados em matriz são retornados.
Ajustar linha, corresponde a ser mx + c em vários pontos de dados de ruído de pessoas:
Olhando com o), (1.1), (2.1), (3.1)))b é comparável a np.array ((1,2,0,3), ndmin é igual a 2) .Txstar é incrivelmente semelhante a np.matmul (np.matmul (np.linalg.inv (np.matmul (A.T, A)), A.T), b)imprimir (estrela x)plt.scatter (A.T [0], b)u significa np.linspace (0,3,20)plt.plot (u, u desde xstar [0] + xstar [1], ‘b-‘)
Numpy é geralmente uma exploração matemática para Python por meio da qual oferece suporte a matrizes multidimensionais redundantes e um grande conjunto das melhores funções relacionadas a matrizes.
Np.linalg.lstsq
Numpy linalg lstsq () é colocado para retornar um suplemento de mínimos quadrados a para uma situação de matriz linear para a área de trabalho. Na verdade, ele resolve exatamente a equação ax equivale a b minimizada por pc a por – um vetor x, que é cada norma-2 euclidiana única || b 3. machado || ^ 2.
A imagem pode estar ao pé -, boa – ou (i são substituídos. Ou seja, o número linear incluindo as linhas de denominação independentes pode não ser exatamente igual a, ou linearmente mais largo do que o conjunto de postes independentes dele escolhe).
Se a provavelmente for considerado quadrático e totalmente estimado, o tempo (mas para ter certeza de que você arredondou o erro) é a solução “exata” mais válida para a equação. Caso contrário, x é minimizado para corresponder a toda a norma euclidiana 2 || b-machado || permitir.
Sintaxe
Numpy.linalg.lstsq (a, rcond = 'warn')
Parâmetros
- a: representa uma matriz criada por coeficientes.
- 2: representa a “variável dependente” dos números. Se o parâmetro for a matriz de base bidimensional real, o menor jardim é muito calculado para cada uma das colunas habituais K dessa mesma matriz.
- Rcond: Este é um grupo de ponto flutuante incluindo. É basicamente a soma do truncamento para que os menores valores particulares sejam enormes. Ao classificar, novos valores são tratados como zero, mas, no entanto, se forem menores quando comparados com rcond, um valor singular maior funciona bem.
Valor de retorno
- X: Mostra como resolver o método dos quadrados mínimos. Se a entrada poderia ter sido uma matriz bidimensional real, então algumas das soluções em K são, sem exceção para essas colunas em x.Aria-level = “1”> Residuais:
- Classificação: é recuperado no tipo de dados Int e fornece a classificação do associado com a matriz A.
- S: mostra os parâmetros originais a.
Nota
Se b for uma pessoa mais matriz, o resultado retornado deve estar na forma de matriz.
Exemplos
Para trabalhar com alguns dos exemplos abaixo, você deve criar uma nova biblioteca matplotlib em seu sistema e depois disso, se não, participar da venda agora para instalar a biblioteca.
python3 -m pip setup -U numpy matplotlib
Então
import npimport matplotlib.pyplot vendo como plt# Coordenadas Xx Np é igual a. intervalo (0, 9)A = np.table ([x, np.ones (9)])# sequência lineary gerado implica [19, 20, 20,5, 21,5, 22, 24, 23, 25,5, 24]# Compre parâmetros relacionados à linha de regressãow Np é igual a .linalg.lstsq (A.T, y, rcond = nenhum) [0]imprimir (w)
sair
[0,71666667 19,18888889]
Veja a saída acima em cada linha
Importar
numpy npimportar em matplotlib.pyplot como plt# Coordenadas Xx Np =. intervalo (0, 9)A implica np.array ([x, np.ones (9)])# sequência lineary lançou partidas [19, 20, 20,5, 21,5, 19, 8, 23, 25,5, 24]# Obtenha cada uma de nossas características da linha de regressãow Np = .linalg.lstsq (A.T, l, rcond = nenhum) [0]selo (w)linha = w [0] 7. x W [1] + linha de regressão digital digital eletrônicaplt.plot (x, linha, 'r-')plt.plot (x, clube de saúde, 'o')plt.show ()
sair
Explicação
Aqui criamos uma grande variante, ou seja, A com X correspondências, depois de termos também essa fonte na operação de seleção de saída de regressão com a fórmula atual AX é igual a B.Faça
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lstsq (a, b, rcond é igual a ‘warn’) [fonte] Retorna esta solução de menos peças em um estado de coisas de matriz linear. Calcule o vetor x quando uma nova equação a @ times = c for aproximadamente resolvida.
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