我有x,y数据:
import numpy as np
x = np.array([ 2.5, 1.25, 0.625, 0.3125, 0.15625, 0.078125])
y = np.array([ 2448636.,1232116.,617889.,310678.,154454.,78338.])
X = np.vstack((x, np.zeros(len(x))))
popt,res,rank,val = np.linalg.lstsq(X.T,y)
popt,res,rank,val
给我:
(array([ 981270.29919414, 0. ]),
array([], dtype=float64),
1,
array([ 2.88639894, 0. ]))
为什么残差为零?如果我加一个而不是零,那么将计算残差:
X = np.vstack((x, np.ones(len(x)))) # added ones instead of zeros
popt,res,rank,val = np.linalg.lstsq(X.T,y)
popt,res,rank,val
(array([ 978897.28500355, 4016.82089552]),
array([ 42727293.12864216]),
2,
array([ 3.49623683, 1.45176681]))
另外,如果我在excel中计算残差的平方和,则将截距设为零,则得到
9261214
,如果将x加1,则得到5478137
。 最佳答案
lstsq
很难适应零列:相应参数的任何值(可能是intercept)都可以。
要将截距固定为0(如果您需要这样做),只需发送x
数组,但要确保它是lstsq
的正确形状:
In [214]: popt,res,rank,val = np.linalg.lstsq(np.atleast_2d(x).T,y)
In [215]: popt
Out[215]: array([ 981270.29919414])
In [216]: res
Out[216]: array([ 92621214.2278382])
关于python - 用numpy lstsq计算残差,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/28155829/