"xA = b"の非負最小二乗解を求めたい。私はPython、MatlabまたはRの答えがうれしいです非負最小二乗問題を解く "xA = b"
A
は6 * 10の行列で、b
は8192 * 10の行列です。
Pythonではleast_squares
とnnls
、Matlabではlsqnonneg
といういくつかの関数が見つかりました。
nnls
およびlsqnonneg
は、Ax=b
の場合にのみ使用されます。 least_squares
の
私の実装では、私にエラーを与える:
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import least_squares
spec=pd.read_csv('spec.csv',sep=',',header=None)
y=pd.read_csv('y.csv',sep=',',header=None)
spec=np.array(spec).T
y=np.array(y)
spec=spec[(0,1,2,3,4,5,6,9),:]
y=y[(0,1,2,3,4,5,6,9),:]
print(spec.shape,y.shape)
def fun(a, x, y):
return a*x-y
a0=np.ones((8192,6))
a=least_squares(fun, a0, args=(y.T[:,0], spec.T[:,0]),
bounds=([np.zeros((8192,6)),
np.ones((8192,6))*np.inf]))
runfile('C:/Users/Documents/lsq.py', wdir='C:/Users/Documents') (8, 8192) (8, 6) Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in runfile('C:/Users/wangm/Documents/lsq.py', wdir='C:/Users/Documents')
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 714, in runfile execfile(filename, namespace)
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 89, in execfile exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)
File "C:/Users/Documents/lsq.py", line 30, in np.ones((8192,6))*np.inf]))
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize_lsq\least_squares.py", line 742, in least_squares raise ValueError("x0 must have at most 1 dimension.")
ValueError:
x0
must have at most 1 dimension.
重複に見られるように:ドキュメントから
'X * A = B'が 'A^T * X^T = B^T' –
@AnderBiguriと同じですMatlabでは式の変換を行わなくても簡単に行えることに注意してください。 Matlabはおそらくあなたのためにそのステップを世話してくれるでしょう... – Wolfie
@Wolfieはいそれは役に立ちます、あなたの答えは良いです、あなたはそこに残すべきです。私は 'mldivide'を自分で使って以来ずっとずっと続けていましたが、ドキュメントによれば' x * A = b'は解決しています。私は常にそれを解決すると仮定しますが、出力の形を決して見ません(20x1の代わりに1x20を得て、気にしません!) –