将最小二乘解返回线性矩阵方程.
通过计算最小化平方的欧几里德2范数的向量x求解方程 .该方程式可以是欠定的,良好的或过度确定的(即a的线性独立行的数量可以小于,等于或大于其线性独立列的数量).如果a是正方形且具有全秩,则x(但针对四舍五入误差)是方程式的"精确"解.
普通或"因变量"值.如果b是二维的,则为b的K列中的每列计算最小二乘解.
a的小奇异值的截止比.对于等级确定的目的,如果是小于的奇异值被视为零rcond倍的最大奇异值一个.
在版本1.14.0中更改:如果未设置,则给出FutureWarning.以前的默认值-1将使用机器精度作为rcond参数,新的默认值将使用机器精度乘以max(M,N).要使警告静音并使用新的默认值,请使用rcond=None,以继续使用旧的行为,请使用rcond=-1.
最小二乘解.如果b是二维的,则解在x的K列中.
残差之和;的每个列的平方欧几里德2-范数 .如果秩一个是<N或M <= N,这是一个空数组.如果b为一维,则为(1,)形状数组.否则,形状为(K,).b - a*x
如果b是矩阵,则所有数组结果都作为矩阵返回.
通过一些嘈杂的数据点拟合一条线:y = mx + c
通过检查系数,我们看到该线应具有大约1的坡度,并将y轴或多或少地切为-1.