解决非负最小二乘问题“xA = b”[重复]-Java 学习之路

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Constrained linear least-squares for xA=b in matlab 1回答

我想找到“xA = b”的非负最小二乘解 . 我很高兴获得Python，Matlab或R的答案 .

A 是6 * 10矩阵， b 是8192 * 10矩阵 .

我发现了一些函数：Python中的 least_squares 和 nnls ，以及Matlab中的 lsqnonneg .

nnls 和 lsqnonneg 仅用于 Ax=b .

我的 least_squares 的实现给了我一个错误：

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（最近一次调用最后一次）：文件“”，行1，在runfile（'C：/Users/wangm/Documents/lsq.py',wdir ='C：/ Users / Documents'）文件“C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ spyderlib \ widgets \ externalshell \ sitecustomize.py“，第714行，在runfile execfile（filename，namespace）文件”C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ spyderlib \ widgets \ externalshell \ sitecustomize.py“，第89行，在execfile exec中（编译（f） .read（），filename，'exec'），namespace）文件“C：/Users/Documents/lsq.py”，第30行，在np.ones（（8192,6））* np.inf]））文件“C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ scipy \ optimize_lsq \ least_squares.py”，第742行，in least_squares引发ValueError（“x0必须最多有1个维度 . ”）ValueError：x0必须至多有1个维度 .

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这是一个常见的矩阵问题，您可以使用mrdivide在Matlab中的一个字符中执行此操作 .

来自文档：

mrdivide，/：求解x的线性方程组xA = B.
```
% Option 1, shorthand:
x = B/A;
% Option 2, longhand:
x = mrdivide(B,A);
```
回复于 2024-05-01T14:01:27+08:00

解决非负最小二乘问题“xA = b”[重复]

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