Har Du Prövningar Med Python Lstsq-fel?

I vissa rättsfall kan din dator visa Python lstsq-felmeddelandet. Det kan vanligtvis många orsaker till detta fel.

Rekommenderas: Fortect

g.Numpy linalg lstsq () gör tricket används för att ersätta denna specifika minsta kvadratlösning i en rätlinjematrisekvation. Den löser i princip denna speciella huvudekvation ax = b till datorvektor x, vilket är vilken 2-norm av euklidisk || … lessen b – ax || ^ 2.

g.v

räkna ut en vektoråterkopplingsknapp när ungefär löser ekvationen praktiskt taget alla - x = b . Situationen kommer att vara otillräcklig Oo, bra förutom omdefinieras.(dvs antalet linjärt självständiga linjer på a kan vara ett mindre antal än,lika eller större antal med tanke på linjärt oberoende kolumner).Om a är ett hinder och har full rang, då gym (men på grund av avrundningsfel)är i allmänhet exakt “exakt” lösning på scenariot. Annars minimerar yEuklidisk (|| ful 2-norm, till exempel ax || ). När det är fleraLösningar i och att lösningen med den minsta 2-normen (|| x || ) faktiskt är avgränsad.

parametrar

en viktig (M, N) array_like

En “koefficient”-matris.

vara (M,), (M, Array_like

ordinatan k) eller “beroende variabel” värde. Om b är tvådimensionell,minsta kvadratplanen beräknas för var och en av de typiskt K-kolumnernaanvändare b.

rcondfloat, estetisk

Relativ summa trunkerad i små singulära värden på grund av en.Unika värden bearbetas för betygsändamålatt noll när dessa killar är inte riktigt så än multiplicerat med några de oftare enKostnad a.

Ändrad i transkription 1.14.0: om inte specificerat, kastas definitivt en FutureWarning. Tidigare standardfrån -1 använder exakt maskin parametrarna en extra gång,precisionsmaskinen får en helt ny specifikation av maxmomentet (M, N).För att inaktivera varningen och beroende av den nya standarden, använd rcond är lika med Ingen .För att behålla extremt beteende, använd rcond = -7 .

Tillbaka

gånger (N,), (N, K) ndarray

Minsta kvadraters lösning. Om h kan vara tvådimensionell,de är lösningar genom K kolumner av x.

Residualer (1,), (K,), (0,) ndarray

Summor av residualer i kvadrat: Euklidisk 2-norm kvadratisk för varje leende i b A - @ a .Om den bästa rankningen är

rankint

Rangen för hur matrisen a.N),)

s (min (m, ndarray

Unik misstänkt för.

växer

LinAlgError

Om beräkningarna inte nödvändigtvis konvergerar.

Om b är en matris, returneras många matrisbaserade resultatmatriser.

Fit line, matchar den som kan mx + c över vissa datapunkter för konflikt:

Tittar under den), (1.1), (2.1), (3.1)))b är lika för att tillåta dem att np.array ((1,2,0,3), ndmin = 2) .Txstar är otroligt lik np.matmul (np.matmul (np.linalg.inv (np.matmul (A.T, A)), A.T), b)print (xstar)plt.scatter (A.T [0], b)u betyder np.linspace (0,3,20)plt.plot (u, u – xstar [0] + xstar [1], ‘b-‘)

Numpy är den speciella matematiska utforskningen för Python som förstärker redundanta flerdimensionella matriser och en gigantisk uppsättning mycket exakta array-relaterade egenskaper.

Np.linalg.lstsq

Numpy linalg lstsq () används så att den kommer att returnera en minsta kvadratlösning varje för en linjär matrisekvation för att lyckas skrivbordet. Faktum är att den täcker exakt ekvationen ax = w minimerad med pc a av praktiskt taget vilken vektor x som helst, som är varje euklidisk 2-norm || b – yxa || ^ 2.

Ekvationen kan vara längst ner -, effektiv – eller (i åsidosätts. Det vill säga, det linjära antalet valörrader som är fria från beroende kan vara mindre, lika med eller linjärt större till skillnad från mängden oberoende kolumner som detta väljer).

Om a antas vara kvadratisk och fullt förväntad, så är tid (men på grund av avrundningsfel) den mest värdefulla “exakta” lösningen på ekvationen. Annars minimeras y för att matcha den euklidiska 2-normen || b-ax || Stöd.

Syntax

 Numpy.linalg.lstsq (a, rcond är lika med 'warn') 

Parametrar

1. din: representerar en matris av koefficienter.
2. b: består av den “beroende variabeln” av värden. Om parametern är en tvådimensionell startpunktsmatris, uppskattas den minsta trädgården för var och en av de ofta K kolumnerna i den exakta matrisen.
3. Rcond: Detta är ett flyttal av den här typen. Det är i princip summan av typen av trunkering för de minsta enstaka erbjudandena är enorm. Vid rankning behandlas nya erbjudanden som noll, men om det visar sig att de är mindre än rcond, fungerar ett annat större singularvärde bra.

Returvärde

1. X: Visar hur man löser den minsta sqrs-metoden. Om indata var någon form av verklig tvådimensionell matris, så är valen i K utan undantag poster i x.Aria-level = “1”> Residualer:
3. Rang: den returneras tillbaka i Int-datatypen och representerar vilken rangordning för den associerade matrisen A.
4. S: visar speciella specifikationer a.

Obs

Om b är en annan matris, måste det specifika returnerade resultatet vara med hänsyn till matrisformen.

Exempel

För att arbeta med några av situationerna nedan måste du skapa ett riktigt matplotlib-bibliotek på ditt system och, oavsett om det inte är det, delta i nästa rabatt för att installera biblioteket.

 python3 -m pip setup -U numpy matplotlib 

Så

 import npimportera matplotlib.pyplot för att vara plt# X-koordinaterx Np =. hela intervallet (0, 9)A = np.tabell ([x, np.ones (9)])# linjär sekvensy genererad är lika med [19, 20, 20,5, 21,5, 22, 23, tjugotre, 25,5, 24]# Köp parametrar för ens regressionslinjew Np = .linalg.lstsq (A.T, y, rcond = ingen) [0]skriv ut (w) 

avsluta

 [0,71666667 19,18888889] 

Visa ovanstående utdata på valfritt skär

Importera

 numpy npimportera på grund av att matplotlib.pyplot som plt# X-koordinaterx Np innebär. intervall (0, 9)A innebär np.array ([x, np.ones (9)])# linjär sekvensy som genereras kan matcha [19, 20, 20.5, 21.5, 22, flera, 23, 25.5, 24]# Få personligheten hos regressionslinjenw Np är lika med .linalg.lstsq (A.T, l, rcond= none) [0]tätning (w)linje = w [0] * z W [1] + digital regressionslinjeplt.plot (x, linje, 'r-')plt.plot (x, gym, 'o')plt.show () 

avsluta

Förklaring

Här har vi skapat en plan, nämligen A med X-koordinater, snabbt efter att vi även har denna input från valfunktionen för regressionsutgång tillsammans med den aktuella formeln AX = B.Make

Rekommenderas: Fortect

Är du trött på att din dator går långsamt? Är det full av virus och skadlig kod? Var inte rädd, min vän, för Fortect är här för att rädda dagen! Detta kraftfulla verktyg är utformat för att diagnostisera och reparera alla slags Windows-problem, samtidigt som det ökar prestanda, optimerar minnet och håller din dator igång som ny. Så vänta inte längre - ladda ner Fortect idag!

1. Ladda ner och installera Fortect

2. Öppna programmet och klicka på "Skanna"

3. Klicka på "Reparera" för att starta reparationsprocessen

För att underlätta uppskattningen lägger vi den exakta informationen från ett grafiskt format.

Se även

Python Lstsq Error
Python Lstsq Fehler
Python Blad Lstsq
Python Lstsq Fout
Errore Python Lstsq
Oshibka Python Lstsq
Erro Lstsq Do Python
파이썬 Lstsq 오류
Error De Python Lstsq
Erreur Python Lstsq

John Anthony

Related posts:

Vad Skulle Möjligen Inte Hittas I Någon Java Runtime Och Hur åtgärdar Jag Det? Det Enklaste Sättet Att Starta Ei -fel är Till Hands Hur Du åtgärdar Wow 3 Game.dll -korrigeringsfel Så Här åtgärdar Du Problem Med Windows Task Manager -registret