我知道如何使用Python通过最小二乘法求解A.X=B：示例：A=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,0,0]]B=[1,1,1,1,1]X=numpy.linalg.lstsq(A,B)printX[0]#[5.00000000e-015.00000000e-01-1.66533454e-16-1.11022302e-16]但是如果权重矩阵不

我理解最小二乘解之和的想法。解的参数反映了使平方误差最小化的系数。但我无法理解lstsq提供的numpy.linalg功能。例如，我尝试了以下内容：m1=np.asarray([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])m2=np.asarray([[9,10],[11,12],[13,14],[15,16]])solution

我有数据x和y，想要将一个部分与power_fit相匹配，而另一部分与负power_fit最终稳定为零，并从一些-20nm开始，具有一些5nF值，并在最小值agian开始上升并变为零后下降。|我在某些时候被零除。我使用了两个函数，一个在最小值之前，另一个在最小值之后。将numpy导入为np将m